Estimador S para Regresión Robusta
El estimador S es un método robusto de regresión lineal, introducido por Rousseeuw y Yohai en 1984, que estima los coeficientes minimizando una estimación M robusta de la escala de los residuos en lugar de la varianza de los residuos. Al reducir una medida acotada de la dispersión de los residuos, puede alcanzar un punto de ruptura de hasta el 50%, por lo que se mantiene fiable incluso cuando una gran parte de los datos son valores atípicos, y proporciona la primera etapa del conocido MM-estimador.
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Fuentes
- Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4615-7821-5_15 ↗
- Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J. & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/s-estimator
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