Regresión Robusta
La regresión robusta estima la relación lineal entre un resultado continuo y predictores, reduciendo drásticamente la influencia de valores atípicos y puntos de apalancamiento. A diferencia de MCO, que es muy sensible a observaciones extremas, los métodos robustos asignan menor influencia a puntos de datos atípicos, produciendo estimaciones de coeficientes que permanecen estables incluso cuando una fracción de los datos está contaminada o no se distribuye normalmente.
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Fuentes
- Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/robust-regression
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- Regresión LassoAprendizaje automático↔ compare
- Regresión por Mínimos Cuadrados Recortados (LTS)Estadística↔ compare
- Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Econometría↔ compare
- Regresión CuantílicaEconometría↔ compare
- Regresión RidgeAprendizaje automático↔ compare
- Mínimos Cuadrados Ponderados (WLS)Estadística↔ compare
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