MM-оценка для робастной регрессии
MM-оценщик — это робастный метод линейной регрессии, предложенный Виктором Дж. Йохаи в 1987 году. Он сочетает высокую точку поломки S-оценщика с высокой эффективностью M-оценщика, поэтому он сильно сопротивляется выбросам, но при этом эффективно использует данные, когда ошибки ведут себя корректно.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Регрессия по методу наименьших медиан квадратов (LMS)Статистика↔ compare
- Регрессия по методу наименьших усеченных квадратов (LTS)Статистика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- RANSAC-регрессияСтатистика↔ compare
- Оценщик Тейля-СенаСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →