Regression modelRegression / GLM

Wytrzymała (robustna) regresja liniowa wielorazowa

Wytrzymała (robustna) regresja liniowa wielorazowa szacuje liniową zależność między zmienną ciągłą objaśnianą a kilkoma predyktorami, będąc jednocześnie odporną na wartości odstające i naruszenia założenia o normalności rozkładu błędów. Zamiast minimalizować sumę kwadratów reszt, stosuje ograniczoną funkcję straty — najczęściej funkcję Hubera lub Tukey'a bisquare — tak, aby obserwacje skrajne miały ograniczony wpływ na oszacowane współczynniki.

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.

+1 more

Źródła

  1. Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., & Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley. ISBN: 978-0470010921

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/statistics/robust-multiple-linear-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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateRobust Multiple linear regression (Robust Multiple Linear Regression). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/robust-multiple-linear-regression · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026