Anggaran MM untuk Regresi Teguh
Anggaran MM ialah kaedah regresi linear teguh yang diperkenalkan oleh Victor J. Yohai pada tahun 1987. Ia menggabungkan titik pecah yang tinggi bagi anggaran-S dengan kecekapan yang tinggi bagi anggaran-M, oleh itu ia menahan pencilan dengan kuat sambil masih menggunakan data dengan cekap apabila ralat bersifat baik.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Sumber
- Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI: 10.1214/aos/1176350366 ↗
- Koller, M. & Stahel, W. A. (2011). Sharpening Wald-type Inference in Robust Regression for Small Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 55(8), 2504-2515. DOI: 10.1016/j.csda.2011.02.014 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/statistics/mm-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.
- Regresi Kuadran Median Terkecil (Least Median of Squares - LMS)Statistik↔ compare
- Regresi Kuasa Dua Terpangkas Terkecil (LTS)Statistik↔ compare
- Regresi Kuasa Dua Terkecil Biasa (OLS)Ekonometrik↔ compare
- Regresi RANSACStatistik↔ compare
- Penganggar Theil-SenStatistik↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →