Robust Linear Regression
Robust linear regression fits a linear model between predictors and a continuous outcome while down-weighting or discarding influential outliers, preventing the few anomalous observations that OLS is famously sensitive to from distorting the entire estimated line. Major variants include Huber regression, iteratively reweighted least squares (IRLS), RANSAC, and Theil-Sen estimation.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732
- Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. · ISBN 978-0-471-85233-9
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.