השוואת שיטות
סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.
| רגרסיית המינימום של החציון של השאריות (LMS)× | רגרסיית קוונטילים× | |
|---|---|---|
| תחום≠ | סטטיסטיקה | אקונומטריקה |
| משפחה | Regression model | Regression model |
| שנת המקור≠ | 1984 | 1978 |
| הוגה השיטה≠ | Peter J. Rousseeuw | Koenker & Bassett |
| סוג≠ | Robust linear regression | Conditional quantile regression |
| מקור מכונן≠ | Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI ↗ | Koenker, R. & Bassett, G., Jr. (1978). Regression Quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. DOI ↗ |
| כינויים | LMS, least median of squares regression, en küçük medyan kareler (LMS) | conditional quantile regression, regression quantiles, Kantil Regresyon |
| קשורות | 5 | 5 |
| תקציר≠ | Least Median of Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of minimising the sum of squared residuals like ordinary least squares, it minimises the median of the squared residuals, which lets the fit resist contamination by up to roughly 50% outliers. | Quantile regression models conditional quantiles of an outcome - the median, the 25th or 75th percentile, and so on - rather than the conditional mean that OLS targets. Introduced by Koenker and Bassett in 1978, it reveals how predictors act across the whole distribution, including its tails. |
| ScholarGateמערך נתונים ↗ |
|
|