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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.