Robuste Ridge-Regression
Robuste Ridge-Regression kombiniert M-Schätzung mit L2-(Ridge-)Regularisierung, um Koeffizientenschätzungen zu erzeugen, die gleichzeitig resistent gegen Ausreißer und stabil unter Multikollinearität sind. Sie minimiert eine robuste Verlustfunktion (wie die von Huber), die durch die quadrierte Norm des Koeffizientenvektors bestraft wird, wobei einflussreiche Beobachtungen heruntergewichtet und korrelierte Prädiktoren gegen Null geschrumpft werden.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Ridge Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/robust-ridge-regression
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