Regresia prin metoda celor mai mici pătrate trunchiate (LTS)
Least Trimmed Squares (LTS) este o metodă robustă de regresie liniară introdusă de Peter J. Rousseeuw în 1984. În loc să ajusteze toate reziduurile, ea estimează coeficienții prin minimizarea sumei doar a celor mai mici h reziduuri pătratice, ceea ce îi conferă un punct de rupere de până la 50% și estimări fiabile pe date puternic contaminate de valori aberante.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/least-trimmed-squares
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.
- Regresia celor mai mici mediane de pătrate (LMS)Statistică↔ compare
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compare
- Regresia cuantilicăEconometrie↔ compare
- Regresie RANSACStatistică↔ compare
- Estimatorul Theil-SenStatistică↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →