Regression model

Huberova regresija

Huberova regresija je robusna metoda linearne regresije, koju je Peter J. Huber uveo 1964. godine, a koja se odupire utjecaju odstupajućih vrijednosti (outliera) različitim tretmanom malih i velikih reziduala. Primjenjuje kvadratni gubitak (sličan OLS-u) na male reziduale i blaži gubitak apsolutne vrijednosti na velike, tako da ekstremne opservacije ne mogu dominirati uklapanjem.

Primijenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. 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

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/statistics/huber-regression

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.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateHuber Regression (Huber Robust Regression (M-estimation)). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/statistics/huber-regression · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026