Regression modelRegression / GLM

দৃঢ় রিগ্রেশন

দৃঢ় রিগ্রেশন একটি অবিচ্ছিন্ন ফলাফলের সাথে ভবিষ্যদ্বাণীর রৈখিক সম্পর্ক অনুমান করে, যখন আউটলায়ার এবং লিভারেজ পয়েন্টগুলির প্রভাবকে তীব্রভাবে হ্রাস করে। OLS-এর বিপরীতে, যা চরম পর্যবেক্ষণগুলির প্রতি অত্যন্ত সংবেদনশীল, দৃঢ় পদ্ধতিগুলি অস্বাভাবিক ডেটা পয়েন্টগুলিতে কম ওজনযুক্ত প্রভাব নির্ধারণ করে, সহগ অনুমান তৈরি করে যা ডেটার একটি ভগ্নাংশ দূষিত বা অ-স্বাভাবিকভাবে বিতরণ করা হলেও স্থিতিশীল থাকে।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+17 more

উৎস

  1. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. 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 3). Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/robust-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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRobust Regression (Robust Regression). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/robust-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026