হুবার রিগ্রেশন
হুবার রিগ্রেশন হল একটি শক্তিশালী রৈখিক রিগ্রেশন পদ্ধতি, যা ১৯৬৪ সালে পিটার জে. হুবার প্রবর্তন করেন। এটি ছোট এবং বড় অবশিষ্টাংশগুলিকে ভিন্নভাবে বিবেচনা করে আউটলায়ারের প্রভাব প্রতিরোধ করে। এটি ছোট অবশিষ্টাংশের জন্য একটি বর্গাকার (OLS-এর মতো) ক্ষতি এবং বড়গুলির জন্য একটি মৃদু পরম-মান ক্ষতি প্রয়োগ করে, যাতে চরম পর্যবেক্ষণগুলি ফিটকে প্রভাবিত করতে না পারে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/huber-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Least Trimmed Squares (LTS) Regressionপরিসংখ্যান↔ compare
- এম-Estimator (Robust Regression)পরিসংখ্যান↔ compare
- MM-Estimation for Robust Regressionপরিসংখ্যান↔ compare
- সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
- কোয়ান্টাইল রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →