Estimarea MM pentru regresia robustă
Estimatorul MM este o metodă de regresie liniară robustă introdusă de Victor J. Yohai în 1987. Acesta combină punctul de rupere (breakdown point) ridicat al unui estimator S cu eficiența ridicată a unui estimator M, astfel încât rezistă puternic valorilor aberante, utilizând în același timp datele eficient atunci când erorile sunt bine comportate.
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
- Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI: 10.1214/aos/1176350366 ↗
- Koller, M. & Stahel, W. A. (2011). Sharpening Wald-type Inference in Robust Regression for Small Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 55(8), 2504-2515. DOI: 10.1016/j.csda.2011.02.014 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/mm-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 celor mai mici mediane de pătrate (LMS)Statistică↔ compare
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate trunchiate (LTS)Statistică↔ compare
- Regresia prin metoda celor mai mici pătrate ordinare (OLS)Econometrie↔ compare
- Regresie RANSACStatistică↔ compare
- Estimatorul Theil-SenStatistică↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →