ScholarGate
Asistent
Regression model

MM-odhad pro robustní regresi

MM-odhadovač je robustní metoda lineární regrese zavedená Victorem J. Yohaiem v roce 1987. Kombinuje vysoký bod rozpadu S-odhadovače s vysokou účinností M-odhadovače, takže silně odolává odlehlým hodnotám, přičemž stále efektivně využívá data, když jsou chyby dobře rozložené.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

+2 more

Zdroje

  1. Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI: 10.1214/aos/1176350366
  2. Koller, M. & Stahel, W. A. (2011). Sharpening Wald-type Inference in Robust Regression for Small Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 55(8), 2504-2515. DOI: 10.1016/j.csda.2011.02.014

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/mm-estimator

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

Odkazuje sem

ScholarGateMM-Estimator (MM-Estimation for Robust Regression). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/mm-estimator · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026