Regression modelRegression / GLM

Robustní jednoduchá lineární regrese

Robustní jednoduchá lineární regrese prokládá daty o dvou proměnných přímku pomocí ztrátových funkcí nebo váhových schémat, která snižují vliv odlehlých hodnot, čímž produkuje odhady směrnice a průsečíku, které jsou mnohem méně citlivé na extrémní pozorování než metoda nejmenších čtverců (OLS), přičemž zůstávají snadno interpretovatelné.

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.

Zdroje

  1. Rousseeuw, P. J., & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. John Wiley & Sons. ISBN: 978-0471852339
  2. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Simple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/robust-simple-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
ScholarGateRobust Simple linear regression (Robust Simple Linear Regression). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/robust-simple-linear-regression · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026