Vlerësimi MM për Regresion Robust
Estimatori MM është një metodë robuste e regresionit linear e prezantuar nga Victor J. Yohai në 1987. Ai kombinon pikën e lartë të prishjes (breakdown point) të një S-vlerësuesi me efikasitetin e lartë të një M-vlerësuesi, kështu që reziston fort ndaj pikave anormale (outliers) duke përdorur të dhënat në mënyrë efikase kur gabimet janë të natyrës së mirë.
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.
+2 more
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Regresioni me Mesianin më të Vogël të Katrorëve (LMS)Statistikë↔ compare
- Regresioni me Mbetjet më të Vogla të Trimëzuara (LTS)Statistikë↔ compare
- Regresioni me Mënyrën më të Vogël të Katrorëve (OLS)Ekonometri↔ compare
- Regresioni RANSACStatistikë↔ compare
- Estimatori Theil-SenStatistikë↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →