Regression model

Regresja metodą najmniejszej mediany kwadratów (LMS)

Najmniejsza mediana kwadratów (Least Median of Squares, LMS) to odporna metoda regresji liniowej wprowadzona przez Petera J. Rousseeuwa w 1984 roku. Zamiast minimalizować sumę kwadratów reszt, jak metoda najmniejszych kwadratów (Ordinary Least Squares, OLS), minimalizuje medianę kwadratów reszt, co pozwala dopasowaniu oprzeć się zanieczyszczeniu przez około 50% wartości odstających.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. 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
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Least Median of Squares Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/statistics/least-median-squares

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

Cytowana przez

ScholarGateLeast Median of Squares (Least Median of Squares Regression). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/least-median-squares · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026