Estimator Tau (τ) untuk Regresi
Estimator Tau adalah metode regresi linear yang robust yang diperkenalkan oleh Yohai dan Zamar pada tahun 1988 yang menyesuaikan model dengan meminimalkan skala τ yang efisien dari residual. Metode ini dibangun di atas estimasi skala dari estimator-S untuk menggabungkan titik pecah (breakdown point) yang tinggi dengan efisiensi statistik yang tinggi, dan sering digunakan sebagai alternatif untuk estimator-MM dalam sampel kecil.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/tau-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 Least Trimmed Squares (LTS)Statistika↔ compare
- Estimasi MM untuk Regresi RobustStatistika↔ compare
- Estimator-S untuk Regresi RobustStatistika↔ compare
- Estimator Theil-SenStatistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →