Robust Multiple linear regression
Robust multiple linear regression estimates the linear relationship between a continuous outcome and several predictors while being resistant to outliers and violations of the normality assumption. Instead of minimising the sum of squared residuals, it uses a bounded loss function — most commonly Huber's or Tukey's bisquare — so that extreme observations receive limited influence on the estimated coefficients.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
- Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732
- Maronna, R. A., Martin, R. D., & Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley. · ISBN 978-0470010921
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.