Regresioni me Mbetjet më të Vogla të Trimëzuara (LTS)
Mbetjet më të Vogla të Trimëzuara (Least Trimmed Squares - LTS) është një metodë robuste e regresionit linear e prezantuar nga Peter J. Rousseeuw në vitin 1984. Në vend që të përshtatë të gjitha mbetjet, ajo vlerëson koeficientët duke minimizuar shumën e vetëm të h mbetjeve katrore më të vogla, gjë që i jep asaj një pikë prishjeje deri në 50% dhe vlerësime të besueshme në të dhëna të kontaminuara rëndë nga vlerat anormale (outliers).
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Harta e metodave
Lagjja e metodave të lidhura — zgjidhni një nyje për të eksploruar.
+2 të tjera
Burimet
- Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI: 10.1080/01621459.1984.10477105 ↗
- Rousseeuw, P. J., & Van Driessen, K. (2006). Computing LTS Regression for Large Data Sets. Data Mining and Knowledge Discovery, 12, 29-45. DOI: 10.1007/s10618-005-0024-4 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 1). Least Trimmed Squares (LTS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/statistics/least-trimmed-squares
Cila metodë?
Vendoseni këtë metodë pranë të afërmeve të saj më të ngushta dhe lexojini krah për krah — biblioteka i shtron librat mbi tryezë; zgjedhja është e juaja.
- Regresioni me Mesianin më të Vogël të Katrorëve (LMS)Statistikë↔ krahaso
- Regresioni me Mënyrën më të Vogël të Katrorëve (OLS)Ekonometri↔ krahaso
- Regresioni kuantilEkonometri↔ krahaso
- Regresioni RANSACStatistikë↔ krahaso
- Estimatori Theil-SenStatistikë↔ krahaso
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →