Tau (τ) Estimator van Regressie
De Tau-estimator is een robuuste lineaire regressiemethode, geïntroduceerd door Yohai en Zamar in 1988, die het model aanpast door een efficiënte τ-schaal van de residuen te minimaliseren. Het bouwt voort op de schattingsmaat van de S-estimator om een hoog breakdown-punt te combineren met hoge statistische efficiëntie, en wordt vaak gebruikt als alternatief voor de MM-estimator bij kleine steekproeven.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/tau-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.
- Kleinste Afgetrimde Kwadraten (LTS) RegressieStatistiek↔ compare
- MM-schatting voor robuuste regressieStatistiek↔ compare
- S-schatter voor Robuuste RegressieStatistiek↔ compare
- Theil-Sen-schatterStatistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →