Huber-regresjon
Huber-regresjon er en robust metode for lineær regresjon, introdusert av Peter J. Huber i 1964, som motstår påvirkningen fra uteliggere ved å behandle små og store residualer ulikt. Den anvender et kvadratisk (OLS-lignende) tap på små residualer og et mildere absoluttverd-tap på store, slik at ekstreme observasjoner ikke kan dominere tilpasningen.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- 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
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/huber-regression
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.
- Least Trimmed Squares (LTS) regresjonStatistikk↔ compare
- M-estimatorer (Robust regresjon)Statistikk↔ compare
- MM-estimering for robust regresjonStatistikk↔ compare
- Minste kvadraters metode (OLS)Økonometri↔ compare
- KvantilregresjonØkonometri↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →