Regression model

S-оценка для робастной регрессии

S-оценка — это робастный метод линейной регрессии, представленный Руссеувом и Йохаи в 1984 году, который оценивает коэффициенты путем минимизации робастной M-оценки масштаба остатков, а не дисперсии остатков. Снижая ограниченную меру разброса остатков, он может достичь точки разрушения до 50%, оставаясь надежным даже при большом количестве выбросов в данных, и служит первой стадией известного MM-оценщика.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4615-7821-5_15
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J. & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/s-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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateS-Estimator (S-Estimator for Robust Regression). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/s-estimator · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026