MM-estimacija za robusnu regresiju
MM-estimator je robusna metoda linearne regresije koju je uveo Viktor J. Johai (Victor J. Yohai) 1987. godine. Kombinuje visoku tačku proboja (high breakdown point) S-estimatora sa visokom efikasnošću M-estimatora, tako da se snažno odupire autlajerima, a istovremeno efikasno koristi podatke kada su greške dobro ponašajuće.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Regresija najmanje medijane kvadrata (LMS)Statistika↔ compare
- Regresija najmanjih potkrćenih kvadrata (LTS)Statistika↔ compare
- Regresija običnih najmanjih kvadrata (OLS)Ekonometrija↔ compare
- RANSAC regresijaStatistika↔ compare
- Theil-Senov proceniteljStatistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →