Оценщик Тау (τ) для регрессии
Оценщик Тау — это робастный метод линейной регрессии, предложенный Йохаи и Замаром в 1988 году, который подгоняет модель путем минимизации эффективной τ-шкалы остатков. Он основан на оценке шкалы S-оценщика, чтобы сочетать высокую точку разложения с высокой статистической эффективностью, и часто используется как альтернатива MM-оценщику на малых выборках.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Регрессия по методу наименьших усеченных квадратов (LTS)Статистика↔ compare
- MM-оценка для робастной регрессииСтатистика↔ compare
- S-оценка для робастной регрессииСтатистика↔ compare
- Оценщик Тейля-СенаСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →