Estimasi MM untuk Regresi Robust
Estimator MM adalah metode regresi linier robust yang diperkenalkan oleh Victor J. Yohai pada tahun 1987. Metode ini menggabungkan titik tembus (breakdown point) yang tinggi dari estimator-S dengan efisiensi yang tinggi dari estimator-M, sehingga metode ini sangat tahan terhadap pencilan (outlier) sambil tetap menggunakan data secara efisien ketika kesalahan berperilaku baik.
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
- Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI: 10.1214/aos/1176350366 ↗
- Koller, M. & Stahel, W. A. (2011). Sharpening Wald-type Inference in Robust Regression for Small Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 55(8), 2504-2515. DOI: 10.1016/j.csda.2011.02.014 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/mm-estimator
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 Least Trimmed Squares (LTS)Statistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Regresi RANSACStatistika↔ compare
- Estimator Theil-SenStatistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →