Least Median of Squares (LMS) Regressie
Least Median of Squares is een robuuste lineaire regressiemethode geïntroduceerd door Peter J. Rousseeuw in 1984. In plaats van de som van de gekwadrateerde residuen te minimaliseren zoals bij gewone kleinste-kwadratenregressie, minimaliseert het de mediaan van de gekwadrateerde residuen, waardoor de fit bestand is tegen contaminatie door tot ongeveer 50% uitschieters.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/least-median-squares
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Kleinste Afgetrimde Kwadraten (LTS) RegressieStatistiek↔ vergelijken
- Gewone Kleinste Kwadraten (GKK) RegressieEconometrie↔ vergelijken
- KwantielregressieEconometrie↔ vergelijken
- RANSAC-regressieStatistiek↔ vergelijken
- Theil-Sen-schatterStatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Similar methods
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →