Запись доказательств метода

Robust Simple linear regression

Robust simple linear regression fits a straight line through bivariate data using loss functions or weighting schemes that down-weight outliers, producing slope and intercept estimates that are far less sensitive to extreme observations than ordinary least squares while remaining easy to interpret.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Robust Simple Linear Regression

Таксономическая запись метода · regression-model / statistics

Rousseeuw, P. J., & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. John Wiley & Sons. · ISBN 978-0471852339
Huber, P. J. (1964). Robust estimation of a location parameter. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyQuantile Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Multiple linear regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyTheil-Sen Estimatormachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyWeighted Least Squaresmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.