ScholarGate
Asisten
Regression modelRegression / GLM

Regresi Linier Berganda Robust

Regresi linier berganda robust mengestimasi hubungan linier antara hasil kontinu dan beberapa prediktor sambil tahan terhadap pencilan (outlier) dan pelanggaran asumsi normalitas. Alih-alih meminimalkan jumlah kuadrat residu, metode ini menggunakan fungsi kerugian (loss function) yang terbatas—paling umum fungsi Huber atau Tukey bisquare—sehingga observasi ekstrem memiliki pengaruh terbatas pada koefisien yang diestimasi.

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.

+1 more

Sumber

  1. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., & Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley. ISBN: 978-0470010921

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/robust-multiple-linear-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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateRobust Multiple linear regression (Robust Multiple Linear Regression). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/robust-multiple-linear-regression · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026