Huberova regresija
Huberova regresija je robustna metoda linearne regresije, koju je 1964. godine uveo Peter J. Huber, a koja se odupire uticaju autsajdera tretirajući male i velike reziduale na različite načine. Ona primenjuje kvadratni gubitak (sličan OLS-u) na male reziduale i blaži gubitak apsolutne vrednosti na velike, tako da ekstremne opservacije ne mogu dominirati uklapanjem.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Regresija najmanjih potkrćenih kvadrata (LTS)Statistika↔ compare
- M-оцењивачи (Робусна регресија)Statistika↔ compare
- MM-estimacija za robusnu regresijuStatistika↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
- Kvantilna regresijaEkonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →