Mínimos Cuadrados Ponderados Robustos (Robust WLS)

Robust WLS combina los mínimos cuadrados ponderados —que corrigen la heterocedasticidad conocida o estimada— con la estimación M robusta que reduce el peso de los valores atípicos influyentes. El resultado es un estimador de regresión que es simultáneamente eficiente bajo varianza de error no constante y resistente a observaciones que de otro modo distorsionarían las estimaciones de los coeficientes.