Regresioni Huber
Regresioni Huber është një metodë e përshtatshme e regresionit linear, e prezantuar nga Peter J. Huber në vitin 1964, e cila i reziston ndikimit të vlerave anormale duke trajtuar ndryshe mbetjet e vogla dhe të mëdha. Ajo aplikon një humbje katrore (të ngjashme me OLS) për mbetjet e vogla dhe një humbje më të butë të vlerës absolute për ato të mëdha, kështu që vëzhgimet ekstreme nuk mund të dominojnë përshtatjen.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73-101. DOI: 10.1214/aoms/1177703732 ↗
- Hampel, F. R., Ronchetti, E. M., Rousseeuw, P. J., & Stahel, W. A. (1986). Robust Statistics: The Approach Based on Influence Functions. Wiley. ISBN: 978-0471735779
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/statistics/huber-regression
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.
- Regresioni me Mbetjet më të Vogla të Trimëzuara (LTS)Statistikë↔ compare
- M-Estimatorët (Regresioni Robust)Statistikë↔ compare
- Vlerësimi MM për Regresion RobustStatistikë↔ compare
- Regresioni me Mënyrën më të Vogël të Katrorëve (OLS)Ekonometri↔ compare
- Regresioni kuantilEkonometri↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →