Робастная и квантильная регрессия

18 — методы этого семейства.

Избранное

Стандартные ошибки, робастные к гетероскедастичности (HC)Heteroscedasticity-robust standard errors are a correction to the covariance matrix of an OLS regression that yields valid inference when the error variance is not constant. Introd Регрессия ХубераHuber regression is a robust linear regression method, introduced by Peter J. Huber in 1964, that resists the influence of outliers by treating small and large residuals differentl Регрессия по методу наименьших усеченных квадратов (LTS)Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising t M-оценки (робастная регрессия)M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, t MM-оценка для робастной регрессииThe MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an M Квантильная регрессия (непараметрические варианты)Quantile regression, introduced by Koenker and Bassett in 1978, models a chosen conditional quantile (such as the median or the 25th and 75th percentiles) of a continuous outcome r

План чтения

Наиболее цитируемые фундаментальные методы этой темы в порядке их появления — отправная точка, если вы здесь впервые.

Робастная линейная регрессия1964–1987Huber, P. J.; Rousseeuw, P. J.
Робастная регрессия1964Peter J. Huber (M-estimation, 1964); Frank Hampel (influence function, 1974)
Оценщик Тейля-Сена1968Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968)
Стандартные ошибки, робастные к гетероскедастичности (HC)1980Eicker; Huber; White (1980); MacKinnon & White (1985)
RANSAC-регрессия1981Fischler & Bolles
Регрессия по методу наименьших усеченных квадратов (LTS)1984Peter J. Rousseeuw
MM-оценка для робастной регрессии1987Victor J. Yohai
Robust Gradient Boosting2001Friedman, J. H. (with Huber loss from Huber, P. J.)

все методы на этой полке ↓

Все методы 18

Стандартные ошибки, робастные к гетероскедастичности (HC)Регрессия Хубера Регрессия по методу наименьших усеченных квадратов (LTS)M-оценки (робастная регрессия)MM-оценка для робастной регрессии Квантильная регрессия (непараметрические варианты)RANSAC-регрессия Робастное объясняющее исследование Robust Gradient Boosting Устойчивый LightGBM Робастная линейная регрессия Устойчивая квантильная регрессия Робастная регрессия Робастный регрессионный дизайн разрыва (Robust Regression Discontinuity Design)Robust XGBoost S-оценка для робастной регрессии Оценщик Тейля-Сена W-оценка (Welsch / Tukey Bisquare) в робастной регрессии

Ещё в разделе «Регрессия и GLM»

GLM и счётные модели 23 Линейная и нелинейная регрессия 21 Регуляризованная регрессия 12