Regression model
ロバスト回帰のためのS推定量
S推定量は、1984年にRousseeuwとYohaiによって導入されたロバスト線形回帰手法であり、残差の分散ではなく、残差スケールのロバストなM推定量を最小化することによって係数を推定します。残差のばらつきの有界な尺度を低減することで、最大50%のブレークダウンポイントを達成できるため、データのかなりの部分が外れ値であっても信頼性を維持し、よく知られているMM推定量の最初の段階を提供します。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/s-estimator
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.
- MM推定によるロバスト回帰統計学↔ compare
- 最小二乗法 (OLS) 回帰計量経済学↔ compare
- 分位点回帰計量経済学↔ compare
- 回帰のタウ(τ)推定量統計学↔ compare
- Theil-Sen推定量統計学↔ compare