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Regression modelRegression / GLM

Regressão Ridge Robusta

A regressão Ridge Robusta combina a estimação-M com a regularização L2 (ridge) para produzir estimativas de coeficientes que são simultaneamente resistentes a outliers e estáveis sob multicolinearidade. Ela minimiza uma função de perda robusta (como a de Huber) penalizada pela norma quadrática do vetor de coeficientes, diminuindo o peso de observações influentes enquanto encolhe preditores correlacionados em direção a zero.

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Fontes

  1. Silvapulle, M. J. (1991). Robust ridge regression based on an M-estimator. Australian Journal of Statistics, 33(3), 319–333. link
  2. Ridge regression. Wikipedia. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Ridge Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/robust-ridge-regression

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ScholarGateRobust Ridge regression (Robust Ridge Regression). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/statistics/robust-ridge-regression · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026