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Regression modelRegression / GLM

Regressione Ridge Robusta

La regressione Ridge robusta combina la M-stima con la regolarizzazione L2 (ridge) per produrre stime dei coefficienti che sono simultaneamente resistenti agli outlier e stabili in presenza di multicollinearità. Minimizza una funzione di perdita robusta (come quella di Huber) penalizzata dalla norma al quadrato del vettore dei coefficienti, riducendo il peso delle osservazioni influenti e contraendo i predittori correlati verso lo zero.

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Fonti

  1. Silvapulle, M. J. (1991). Robust ridge regression based on an M-estimator. Australian Journal of Statistics, 33(3), 319–333. link
  2. Ridge regression. Wikipedia. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Ridge Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/robust-ridge-regression

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ScholarGateRobust Ridge regression (Robust Ridge Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/robust-ridge-regression · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026