Regresi Huber
Regresi Huber adalah metode regresi linear yang robust, diperkenalkan oleh Peter J. Huber pada tahun 1964, yang menahan pengaruh pencilan (outlier) dengan memperlakukan residu kecil dan besar secara berbeda. Metode ini menerapkan kerugian kuadratik (mirip OLS) pada residu kecil dan kerugian nilai absolut yang lebih ringan pada residu besar, sehingga observasi ekstrem tidak dapat mendominasi penyesuaian model.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi Least Trimmed Squares (LTS)Statistika↔ compare
- M-Estimator (Regresi Robust)Statistika↔ compare
- Estimasi MM untuk Regresi RobustStatistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Regresi KuantilEkonometrika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →