Least Trimmed Squares (LTS)-Regression
Least Trimmed Squares ist eine robuste lineare Regressionsmethode, die 1984 von Peter J. Rousseeuw eingeführt wurde. Anstatt alle Residuen anzupassen, schätzt sie die Koeffizienten, indem sie die Summe der nur h kleinsten quadrierten Residuen minimiert, was ihr einen Breakdown-Punkt von bis zu 50 % und zuverlässige Schätzungen bei stark durch Ausreißer kontaminierten Daten verleiht.
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Quellen
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/least-trimmed-squares
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