เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)× | ตัวประมาณค่าแบบ Theil-Sen× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | เศรษฐมิติ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2019 | 1968 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Wooldridge (textbook treatment); classical least squares | Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968) |
| ประเภท≠ | Linear regression | Robust linear regression |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Wooldridge, J. M. (2019). Introductory Econometrics: A Modern Approach (7th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1337558860 | Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379-1389. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | ordinary least squares, classical linear regression, linear regression, en küçük kareler regresyonu | Theil-Sen Tahmincisi, Theil-Sen regression, median slope estimator, Sen's slope estimator |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 6 |
| สรุป≠ | Ordinary Least Squares is the classical linear regression method that explains a continuous outcome as a linear combination of predictors. It estimates the coefficients by minimising the sum of squared residuals, and under the Gauss-Markov assumptions these estimates are the best linear unbiased estimator (BLUE). | The Theil-Sen estimator is a robust linear regression method that estimates the slope as the median of the slopes computed over all pairs of data points. Introduced by Henri Theil in 1950 and extended by P. K. Sen in 1968, it tolerates outliers in the response with a breakdown point of about 29%. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|