ScholarGate
Assistent
Regression model

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.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. 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
  2. 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.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateTau Estimator (Tau (τ) Estimator of Regression). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/statistics/tau-estimator · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026