เปรียบเทียบวิธี

	M-Estimators (การถดถอยที่แข็งแกร่ง)	การประมาณค่า MM สำหรับการถดถอยที่แข็งแกร่ง (Robust Regression)
สาขาวิชา	สถิติศาสตร์	สถิติศาสตร์
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2009	1987
ผู้ริเริ่ม	Peter J. Huber	Victor J. Yohai
ประเภท	Robust linear regression	Robust linear regression
แหล่งต้นตำรับ	Huber, P. J., & Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Wiley.	Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656.
ชื่อเรียกอื่น	m-estimation, huber regression, robust m-regression, M-Tahmin Ediciler	MM-estimation, MM robust regression, high-breakdown high-efficiency estimator, MM-Tahmin Edici
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	M-estimators are a robust generalisation of maximum likelihood estimation, formalised in the work of Peter J. Huber (Huber & Ronchetti, 2009). Instead of squaring every residual, they apply a bounded loss function so that large residuals from outliers are down-weighted rather than allowed to dominate the fit.	The MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an M-estimator, so it resists outliers strongly while still using the data efficiently when errors are well-behaved.