ScholarGate
Assistent
Regression model

M-estimatorer (Robust regresjon)

M-estimatorer er en robust generalisering av maksimum likelihood-estimering, formalisert i arbeidet til Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). I stedet for å kvadrere hver residual, anvender de en begrenset tapsfunksjon slik at store residualer fra uteliggere nedvektes i stedet for å få dominere tilpasningen.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

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

Kilder

  1. Huber, P. J., & Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Wiley. link
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). M-Estimators (Robust Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/m-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

Referert av

ScholarGateM-Estimator (M-Estimators (Robust Regression)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/m-estimator · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026