Regresija najmanjih podrezanih kvadrata (LTS)
Najmanji podrezani kvadrati (Least Trimmed Squares, LTS) jest robusna metoda linearne regresije koju je uveo Peter J. Rousseeuw 1984. godine. Umjesto da se prilagodi svim rezidualima, ona procjenjuje koeficijente minimiziranjem sume samo h najmanjih kvadriranih reziduala, što joj daje točku sloma do 50% i pouzdane procjene na podacima jako kontaminiranim odstupajućim vrijednostima.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
+2 više
Izvori
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/statistics/least-trimmed-squares
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- Regresija najmanjeg medijana kvadrata (LMS)Statistika↔ usporedi
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ usporedi
- Kvantilna regresijaEkonometrija↔ usporedi
- RANSAC regresijaStatistika↔ usporedi
- Theil-Senov procjeniteljStatistika↔ usporedi
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →