Metodes pierādījumu reģistrs
Robust Linear Regression
Robust linear regression fits a linear model between predictors and a continuous outcome while down-weighting or discarding influential outliers, preventing the few anomalous observations that OLS is famously sensitive to from distorting the entire estimated line. Major variants include Huber regression, iteratively reweighted least squares (IRLS), RANSAC, and Theil-Sen estimation.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation)
Taksonomiskās metodes reģistrs · ml-model / machine-learning
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732
- Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. · ISBN 978-0-471-85233-9
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Vēl nav kurētu apgalvojumu
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.