Запис о доказима методе

Robust Quantile Regression

Robust Quantile Regression estimates conditional quantiles of a response variable while simultaneously downweighting the influence of outliers. By combining the asymmetric loss function of standard quantile regression with bounded-influence or M-estimation weights, it provides reliable quantile estimates even when data contain extreme observations or heavy-tailed error distributions.

Sources recorded, not reviewed

Изворни запис

Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.

Таксономски запис методе · regression-model / statistics

Koenker, R. (2005). Quantile Regression. Cambridge University Press. · ISBN 978-0521608275
Machado, J. A. F. (1993). Robust model selection and M-estimation. Econometric Theory, 9(3), 478–493. · DOI 10.1017/S0266466600007775

Отвори пуну методу

Куроване тврдње

Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.

Још увек нема курованих тврдњи

Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.

Сродне методе

Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.

Taxonomic bucketBayesian Quantile Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyQuantile Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Generalized linear modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Multiple linear regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRobust Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.