Bayesian Robust Regression

Bayesian Robust Regression ersetzt die Annahme von Gauß-Fehlern der gewöhnlichen linearen Regression durch eine Verteilung mit schweren Rändern – am häufigsten die Student-t-Verteilung – und schätzt alle Parameter in einem Bayes’schen Rahmen. Die schwereren Ränder beeinflussen Ausreißer weniger stark auf die angepasste Linie, was zu stabilen Koeffizientenschätzungen und ehrlichen Unsicherheitsintervallen führt, selbst wenn die Daten ungewöhnliche Beobachtungen enthalten.