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).
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- 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 ↗
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.
- Regresi Kuadrat Tengah Median (LMS)Statistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Regresi KuantilEkonometrika↔ compare
- Regresi RANSACStatistika↔ compare
- Estimator Theil-SenStatistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →