Regressió per Mínims Quadrats Troncats (LTS)
La regressió per Mínims Quadrats Troncats (LTS) és un mètode robust de regressió lineal introduït per Peter J. Rousseeuw el 1984. En lloc d'ajustar tots els residuals, estima els coeficients minimitzant la suma només dels $h$ residuals quadràtics més petits, cosa que li confereix un punt de trencament de fins al 50% i estimacions fiables en dades fortament contaminades per valors atípics.
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.
+2 more
Fonts
- 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 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/statistics/least-trimmed-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.
- Regressió per mínim de la mediana dels quadrats (LMS)Estadística↔ compare
- Regressió per Mínims Quadrats Ordinàris (MQO)Econometria↔ compare
- Regressió quantílicaEconometria↔ compare
- Regressió RANSACEstadística↔ compare
- Estimador de Theil-SenEstadística↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →