Vähim ruutkeskmiste jääkide regressioon (LMS)
Vähim ruutkeskmiste jääkide (Least Median of Squares, LMS) regressioonimeetod on robustne lineaarregressiooni meetod, mille võttis 1984. aastal kasutusele Peter J. Rousseeuw. Tavalise vähimate ruutkeskmiste jääkide (ordinary least squares, OLS) meetodi puhul, mis minimeerib jääkide ruutude summat, minimeerib LMS jääkide ruutude mediaani, mis võimaldab kohandumist kuni umbes 50% ulatuses esinevate välistajate suhtes.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- 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). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/least-median-squares
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
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- KvantiiilregressioonÖkonomeetria↔ compare
- RANSAC-regressioonStatistika↔ compare
- Theil-Seni hinnangStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →