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Robusta y cuantílica

18 métodos en esta familia.

Destacados

Errores Estándar Robustos ante Heterocedasticidad (HC)Heteroscedasticity-robust standard errors are a correction to the covariance matrix of an OLS regression that yields valid inference when the error variance is not constant. IntrodRegresión de HuberHuber regression is a robust linear regression method, introduced by Peter J. Huber in 1964, that resists the influence of outliers by treating small and large residuals differentlRegresión por Mínimos Cuadrados Recortados (LTS)Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising tEstimadores M (Regresión Robusta)M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, tEstimación MM para Regresión RobustaThe MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an MRegresión Cuantílica (Variantes No Paramétricas)Quantile regression, introduced by Koenker and Bassett in 1978, models a chosen conditional quantile (such as the median or the 25th and 75th percentiles) of a continuous outcome r

Ruta de lectura

Los métodos fundacionales más referenciados de este tema, en el orden en que se desarrollaron: un punto de partida si eres nuevo aquí.

  1. Regresión Lineal Robusta1964–1987por Huber, P. J.; Rousseeuw, P. J.
  2. Regresión Robusta1964por Peter J. Huber (M-estimation, 1964); Frank Hampel (influence function, 1974)
  3. Estimador de Theil-Sen1968por Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968)
  4. Errores Estándar Robustos ante Heterocedasticidad (HC)1980por Eicker; Huber; White (1980); MacKinnon & White (1985)
  5. Regresión RANSAC1981por Fischler & Bolles
  6. Regresión por Mínimos Cuadrados Recortados (LTS)1984por Peter J. Rousseeuw
  7. Estimación MM para Regresión Robusta1987por Victor J. Yohai
  8. Gradient Boosting Robusto2001por Friedman, J. H. (with Huber loss from Huber, P. J.)
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Todos los métodos 18

Errores Estándar Robustos ante Heterocedasticidad (HC)Regresión de HuberRegresión por Mínimos Cuadrados Recortados (LTS)Estimadores M (Regresión Robusta)Estimación MM para Regresión RobustaRegresión Cuantílica (Variantes No Paramétricas)Regresión RANSACInvestigación Explicativa RobustaGradient Boosting RobustoLightGBM RobustoRegresión Lineal RobustaRegresión Cuantílica RobustaRegresión RobustaDiseño de Regresión Discontinua RobustaXGBoost RobustoEstimador S para Regresión RobustaEstimador de Theil-SenRegresión Robusta con Estimador W (Welsch / Tukey Bisquare)

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