S-Estimator per la Regressione Robusta
L'S-estimator è un metodo robusto di regressione lineare, introdotto da Rousseeuw e Yohai nel 1984, che stima i coefficienti minimizzando una stima M robusta della scala dei residui anziché la varianza dei residui. Riducendo una misura limitata della dispersione dei residui, può raggiungere un punto di rottura fino al 50%, rimanendo così affidabile anche quando una grande porzione dei dati è costituita da outlier, e fornisce la prima fase del ben noto MM-estimator.
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Fonti
- Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4615-7821-5_15 ↗
- Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J. & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/s-estimator
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- Regression with Ordinary Least Squares (OLS)Econometria↔ compare
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- Stima Tau (τ) di RegressioneStatistica↔ compare
- Stimatore di Theil-SenStatistica↔ compare
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