Robustní a kvantilové metody
18 — metody v této rodině.
Vybrané
Robustní (HC) standardní chyby vůči heteroskedasticitěHeteroscedasticity-robust standard errors are a correction to the covariance matrix of an OLS regression that yields valid inference when the error variance is not constant. IntrodHuberova regreseHuber regression is a robust linear regression method, introduced by Peter J. Huber in 1964, that resists the influence of outliers by treating small and large residuals differentlRegrese nejmenších ořezaných čtverců (Least Trimmed Squares, LTS)Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising tM-odhadové funkce (Robustní regrese)M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, tMM-odhad pro robustní regresiThe MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an MKvantilová regrese (neparametrické varianty)Quantile regression, introduced by Koenker and Bassett in 1978, models a chosen conditional quantile (such as the median or the 25th and 75th percentiles) of a continuous outcome r
Cesta četby
Nejčastěji odkazované základní metody tohoto tématu v pořadí, v jakém vznikaly — místo, kde začít, pokud jste tu nově.
Všechny metody 18
Robustní (HC) standardní chyby vůči heteroskedasticitěHuberova regreseRegrese nejmenších ořezaných čtverců (Least Trimmed Squares, LTS)M-odhadové funkce (Robustní regrese)MM-odhad pro robustní regresiKvantilová regrese (neparametrické varianty)Regrese RANSACRobustní vysvětlující výzkumRobustní Gradient BoostingRobustní LightGBMRobustní lineární regreseRobustní regresní analýza kvantilůRobustní regreseRobustní regresní diskontinuita (Robust Regression Discontinuity Design)Robustní XGBoostS-odhadzovač pro robustní regresiOdhad Theil-SenRobustní regrese W-estimátorem (Welsch / Tukey Bisquare)