ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Medián Abszolút Deviáció (MAD) Becslés×Robusztus lineáris vegyes modell×
TudományterületStatisztikaStatisztika
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve19742016
MegalkotóHampel (influence-curve treatment); classical robust statisticsRichardson & Welsh (robust REML); Koller (robustlmm implementation)
TípusRobust scale estimatorRobust linear mixed-effects model
AlapműHampel, F. R. (1974). The Influence Curve and Its Role in Robust Estimation. Journal of the American Statistical Association, 69(346), 383-393. DOI ↗Koller, M. (2016). robustlmm: An R Package for Robust Estimation of Linear Mixed-Effects Models. Journal of Statistical Software, 75(6), 1-24. DOI ↗
Alternatív nevekmedian absolute deviation, MAD scale estimator, robust scale estimation, Medyan Mutlak Sapma (MAD) Tahminirobust mixed-effects model, robust linear mixed model, robust LMM, Robust Karma Etkiler Modeli
Kapcsolódó55
ÖsszefoglalóMedian Absolute Deviation estimation is a robust measure of statistical dispersion that replaces the standard deviation when outliers are present. Rooted in the influence-curve framework formalised by Hampel (1974), it summarises the spread of a continuous variable using medians instead of means, so a single extreme value cannot distort the result.The robust mixed model is a linear mixed-effects model for panel and repeated-measures data that tolerates outliers and heavy-tailed errors. It replaces the usual likelihood with bounded-influence estimating equations, building on the robust restricted maximum likelihood of Richardson and Welsh (1995) and the robustlmm implementation of Koller (2016).
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: MAD Estimation · Robust Mixed Model. Letöltve 2026-06-17, forrás: https://scholargate.app/hu/compare