Regression model

M-estimatori (Regresie Robustă)

M-estimatori sunt o generalizare robustă a estimării de verosimilitate maximă, formalizată în lucrarea lui Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). În loc să pătrateze fiecare reziduu, ei aplică o funcție de pierdere mărginită, astfel încât reziduurile mari provenite de la valori aberante să fie ponderate descrescător, în loc să domine ajustarea.

Aplică cu StatMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

M-estimatori (Regresie Robustă)

Regresia prin metoda cel…Estimarea MM pentru regr…Regresia prin metoda cel…Regresia cuantilică Regresia Ridge Regresia Huber

Surse

Huber, P. J., & Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Wiley. link ↗
Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. link ↗

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 1). M-Estimators (Robust Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/m-estimator

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 prin metoda celor mai mici pătrate trunchiate (LTS)Statistică↔ compare
Estimarea MM pentru regresia robustăStatistică↔ compare
Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compare
Regresia cuantilicăEconometrie↔ compare
Regresia RidgeÎnvățare automată↔ compare

Compare side by side →

Citat de

Regresia Huber

Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →