Regressione dei Minimi Quadrati Mediani (LMS)
La regressione dei Minimi Quadrati Mediani (Least Median of Squares, LMS) è un metodo di regressione lineare robusto introdotto da Peter J. Rousseeuw nel 1984. Invece di minimizzare la somma dei residui al quadrato come nei minimi quadrati ordinari (Ordinary Least Squares, OLS), minimizza la mediana dei residui al quadrato, il che consente all'adattamento di resistere alla contaminazione da circa il 50% di outlier.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- 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 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/least-median-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.
- Regression con Minimi Quadrati Trimmatizzati (Least Trimmed Squares, LTS)Statistica↔ compare
- Regression with Ordinary Least Squares (OLS)Econometria↔ compare
- Regressione quantilicaEconometria↔ compare
- Regressione RANSACStatistica↔ compare
- Stimatore di Theil-SenStatistica↔ compare
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →