S-hinnang robustse regressiooni jaoks
S-hinnang on robustne lineaarregressiooni meetod, mille Rousseeuw ja Yohai 1984. aastal kasutusele võtsid. See hinnang koefitsiente, minimeerides jääkide skaala robustse M-hinnangu, mitte jääkide dispersiooni. Piiratud jääkide hajuvuse mõõdu vähendamisega võib see saavutada kuni 50% murdepunkti, nii et see jääb usaldusväärseks isegi siis, kui suur osa andmetest koosneb kõrvalekalletest, ning see on tuntud MM-hinnangu esimene etapp.
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. & 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/s-estimator
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.
- MM-estimatsioon robustse regressiooni jaoksStatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- KvantiiilregressioonÖkonomeetria↔ compare
- Tau (τ) estimaator regressioonisStatistika↔ compare
- Theil-Seni hinnangStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →