Regressão Robusta
A regressão robusta estima a relação linear entre um resultado contínuo e preditores, reduzindo drasticamente a influência de *outliers* e pontos de alavancagem. Ao contrário do OLS, que é altamente sensível a observações extremas, os métodos robustos atribuem influência com peso reduzido a pontos de dados atípicos, produzindo estimativas de coeficientes que permanecem estáveis mesmo quando uma fração dos dados está contaminada ou não é normalmente distribuída.
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Fontes
- Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/robust-regression
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- Regressão por Mínimos Quadrados Truncados (LTS)Estatística↔ compare
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- Regressão RidgeAprendizado de máquina↔ compare
- Mínimos Quadrados Ponderados (WLS)Estatística↔ compare
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