Regressió de Huber
La regressió de Huber és un mètode robust de regressió lineal, introduït per Peter J. Huber el 1964, que resisteix la influència dels valors atípics tractant els residuals petits i grans de manera diferent. Aplica una pèrdua quadràtica (similar a MCO) als residuals petits i una pèrdua més suau de valor absolut als grans, de manera que les observacions extremes no puguin dominar l'ajust.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Regressió per Mínims Quadrats Troncats (LTS)Estadística↔ compare
- Estimadors M (Regressió Robust)Estadística↔ compare
- Estimació MM per a la regressió robustaEstadística↔ compare
- Regressió per Mínims Quadrats Ordinàris (MQO)Econometria↔ compare
- Regressió quantílicaEconometria↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →