Tau (τ)-Schätzer für Regression
Der Tau-Schätzer ist eine robuste Methode der linearen Regression, die 1988 von Yohai und Zamar eingeführt wurde und das Modell durch Minimierung einer effizienten τ-Skala der Residuen anpasst. Er baut auf der Skalienschätzung des S-Schätzers auf, um einen hohen Breakdown-Punkt mit hoher statistischer Effizienz zu kombinieren, und wird häufig als Alternative zum MM-Schätzer in kleinen Stichproben verwendet.
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Quellen
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/tau-estimator
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- Least Trimmed Squares (LTS)-RegressionStatistik↔ compare
- MM-Schätzung für robuste RegressionStatistik↔ compare
- S-Schätzer für robuste RegressionStatistik↔ compare
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