Estimator Tau (τ) pentru Regresie
Estimatorul Tau este o metodă robustă de regresie liniară introdusă de Yohai și Zamar în 1988, care ajustează modelul prin minimizarea unei scale τ eficiente a reziduurilor. Se bazează pe estimarea scalei estimatorului S pentru a combina un punct de rupere ridicat cu o eficiență statistică ridicată și este adesea utilizat ca alternativă la estimatorul MM în eșantioane mici.
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.
Surse
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/statistics/tau-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
- Estimatorul S pentru regresie robustăStatistică↔ compare
- Estimatorul Theil-SenStatistică↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →