Regression model
Least Trimmed Squares (LTS) 回帰分析
Least Trimmed Squares（最小トリム平方和）は、1984年にPeter J. Rousseeuwによって導入された頑健な線形回帰手法である。すべての残差の合計を最小化するのではなく、h個の最小の平方残差の合計のみを最小化することによって係数を推定する。これにより、最大50%のブレークダウンポイントを持ち、外れ値によって大きく汚染されたデータに対しても信頼性の高い推定値が得られる。
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出典
- 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 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/least-trimmed-squares
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