Regressão por Mínimos Quadrados Truncados (LTS)
Mínimos Quadrados Truncados (Least Trimmed Squares - LTS) é um método robusto de regressão linear introduzido por Peter J. Rousseeuw em 1984. Em vez de ajustar todos os resíduos, ele estima os coeficientes minimizando a soma apenas dos h menores resíduos quadrados, o que lhe confere um ponto de ruptura de até 50% e estimativas confiáveis em dados fortemente contaminados por valores atípicos.
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Fontes
- 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 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/least-trimmed-squares
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