Tau (τ) estimaator regressioonis
Tau estimaator on robustne lineaarregressiooni meetod, mille Yohai ja Zamar 1988. aastal esitasid ja mis sobitab mudeli, minimeerides jääkide efektiivse τ-skaala. See tugineb S-estimaatori skaala hinnangule, et ühendada kõrge murdepunktiga kõrge statistilise efektiivsusega, ja seda kasutatakse sageli alternatiivina MM-estimaatorile väikestes valimites.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/tau-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.
- Vähim kärbitud ruutude (LTS) regressioonStatistika↔ compare
- MM-estimatsioon robustse regressiooni jaoksStatistika↔ compare
- S-hinnang robustse regressiooni jaoksStatistika↔ compare
- Theil-Seni hinnangStatistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →