Regression model

Estymator S dla regresji odpornej

Estymator S jest odporną metodą regresji liniowej, wprowadzoną przez Rousseeuwa i Yohai w 1984 roku, która estymuje współczynniki poprzez minimalizację odpornej estymaty skali reszt, zamiast wariancji reszt. Poprzez minimalizację ograniczonej miary rozrzutu reszt może osiągnąć punkt załamania do 50%, dzięki czemu pozostaje niezawodny nawet wtedy, gdy duża część danych to wartości odstające, i stanowi pierwszy etap dobrze znanego estymatora MM.

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. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4615-7821-5_15
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J. & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/statistics/s-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

Cytowana przez

ScholarGateS-Estimator (S-Estimator for Robust Regression). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/s-estimator · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026