Huberi regressioon
Huberi regressioon on robustne lineaarne regressioonimeetod, mille võttis 1964. aastal kasutusele Peter J. Huber. See on vastupidav hälvete (outlier'ite) mõjule, käsitledes väikeseid ja suuri jääke erinevalt. See rakendab väikestele jääkidele ruutkaotust (OLS-i sarnast) ja suurtele jääkidele leebemat absoluutväärtuse kaotust, nii et ekstreemsed vaatlused ei saa sobitust domineerida.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/huber-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Vähim kärbitud ruutude (LTS) regressioonStatistika↔ compare
- M-hinnangud (Robustne regressioon)Statistika↔ compare
- MM-estimatsioon robustse regressiooni jaoksStatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- KvantiiilregressioonÖkonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →