Regression modelRegression / GLM

Robustní vícenásobná lineární regrese

Robustní vícenásobná lineární regrese odhaduje lineární vztah mezi spojitým výsledkem a několika prediktory, přičemž je odolná vůči odlehlým hodnotám a porušením předpokladu normality. Místo minimalizace součtu čtverců reziduí používá omezenou ztrátovou funkci – nejčastěji Huberovu nebo Tukeyho bisquare – takže extrémní pozorování mají omezený vliv na odhadnuté koeficienty.

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.

+1 more

Zdroje

  1. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., & Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley. ISBN: 978-0470010921

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-multiple-linear-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

Odkazuje sem

ScholarGateRobust Multiple linear regression (Robust Multiple Linear Regression). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/robust-multiple-linear-regression · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026