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Robusta e quantilica

18 metodi in questa famiglia.

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Errori standard robusti all'eteroschedasticità (HC)Heteroscedasticity-robust standard errors are a correction to the covariance matrix of an OLS regression that yields valid inference when the error variance is not constant. IntrodRegressione di HuberHuber regression is a robust linear regression method, introduced by Peter J. Huber in 1964, that resists the influence of outliers by treating small and large residuals differentlRegression con Minimi Quadrati Trimmatizzati (Least Trimmed Squares, LTS)Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising tM-Estimator (Regressione Robusta)M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, tStima MM per la regressione robustaThe MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an MRegressione quantilica (varianti non parametriche)Quantile regression, introduced by Koenker and Bassett in 1978, models a chosen conditional quantile (such as the median or the 25th and 75th percentiles) of a continuous outcome r

Percorso di lettura

I metodi fondamentali più citati di questo argomento, nell'ordine in cui sono stati sviluppati — un punto di partenza se sei alle prime armi.

  1. Regressione Lineare Robusta1964–1987di Huber, P. J.; Rousseeuw, P. J.
  2. Regressione Robusta1964di Peter J. Huber (M-estimation, 1964); Frank Hampel (influence function, 1974)
  3. Stimatore di Theil-Sen1968di Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968)
  4. Errori standard robusti all'eteroschedasticità (HC)1980di Eicker; Huber; White (1980); MacKinnon & White (1985)
  5. Regressione RANSAC1981di Fischler & Bolles
  6. Regression con Minimi Quadrati Trimmatizzati (Least Trimmed Squares, LTS)1984di Peter J. Rousseeuw
  7. Stima MM per la regressione robusta1987di Victor J. Yohai
  8. Gradient Boosting Robusto2001di Friedman, J. H. (with Huber loss from Huber, P. J.)
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Tutti i metodi 18

Errori standard robusti all'eteroschedasticità (HC)Regressione di HuberRegression con Minimi Quadrati Trimmatizzati (Least Trimmed Squares, LTS)M-Estimator (Regressione Robusta)Stima MM per la regressione robustaRegressione quantilica (varianti non parametriche)Regressione RANSACRicerca esplicativa robustaGradient Boosting RobustoLightGBM RobustoRegressione Lineare RobustaRegressione Quantilica RobustaRegressione RobustaRegression Discontinuity Disegni RobustaXGBoost RobustoS-Estimator per la Regressione RobustaStimatore di Theil-SenRegressione Robusta con Stimatore W (Welsch / Tukey Bisquare)

Altri in Regressione e GLM

GLM e dati di conteggio 23Regressione lineare e non lineare 21Regressione regolarizzata 12