Regressão Linear Múltipla Robusta
A regressão linear múltipla robusta estima a relação linear entre um desfecho contínuo e vários preditores, sendo resistente a valores atípicos (outliers) e a violações da suposição de normalidade. Em vez de minimizar a soma dos resíduos ao quadrado, utiliza uma função de perda limitada — mais comumente a de Huber ou a bisquare de Tukey — de modo que observações extremas tenham influência limitada sobre os coeficientes estimados.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Fontes
- Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- Maronna, R. A., Martin, R. D., & Yohai, V. J. (2006). Robust Statistics: Theory and Methods. Wiley. ISBN: 978-0470010921
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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.
- Regressão LassoAprendizado de máquina↔ compare
- Regressão Linear MúltiplaEstatística↔ compare
- Regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)Econometria↔ compare
- Regressão QuantílicaEconometria↔ compare
- Regressão RidgeAprendizado de máquina↔ compare
- Regressão RobustaEstatística↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →