ScholarGate
Asisten
Regression model

Regresi Least Trimmed Squares (LTS)

Least Trimmed Squares adalah metode regresi linier robust yang diperkenalkan oleh Peter J. Rousseeuw pada tahun 1984. Alih-alih menyesuaikan semua residual, metode ini mengestimasi koefisien dengan meminimalkan jumlah dari hanya h residual terkecil yang dikuadratkan, yang memberikannya titik kerusakan (breakdown point) hingga 50% dan estimasi yang andal pada data yang sangat terkontaminasi oleh pencilan (outlier).

Terapkan dengan StatMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

+2 more

Sumber

  1. 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
  2. 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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/least-trimmed-squares

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

Dirujuk oleh

ScholarGateLeast Trimmed Squares (Least Trimmed Squares (LTS) Regression). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/least-trimmed-squares · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026