Least Median of Squares (LMS) রিগ্রেশন
Least Median of Squares (LMS) হলো একটি শক্তিশালী লিনিয়ার রিগ্রেশন পদ্ধতি যা ১৯৮৪ সালে Peter J. Rousseeuw প্রবর্তন করেন। সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন (ordinary least squares) যেখানে অবশিষ্ট পদগুলির (residuals) বর্গের সমষ্টিকে (sum of squared residuals) সর্বনিম্ন করে, LMS সেখানে অবশিষ্ট পদগুলির বর্গের মধ্যমাকে (median of the squared residuals) সর্বনিম্ন করে। এর ফলে মডেলটি প্রায় ৫০% পর্যন্ত আউটলায়ার (outliers) দ্বারা প্রভাবিত হওয়া থেকে প্রতিরোধ করতে 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
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- 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). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/least-median-squares
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
- সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
- কোয়ান্টাইল রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
- RANSAC রিগ্রেশনপরিসংখ্যান↔ compare
- Theil-Sen Estimatorপরিসংখ্যান↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →