Moindres Carrés Pondérés Robustes (Robust WLS)

Le Robust WLS combine les moindres carrés pondérés — qui corrigent l'hétéroscédasticité connue ou estimée — avec l'estimation M robuste qui sous-pondère les observations aberrantes influentes. Il en résulte un estimateur de régression qui est à la fois efficace en présence d'une variance d'erreur non constante et résistant aux observations qui, autrement, fausseraient les estimations des coefficients.