เปรียบเทียบวิธี

	ตัวประมาณค่าทาว (τ) สำหรับการถดถอย	การประมาณค่า MM สำหรับการถดถอยที่แข็งแกร่ง (Robust Regression)
สาขาวิชา	สถิติศาสตร์	สถิติศาสตร์
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1988	1987
ผู้ริเริ่ม	Yohai & Zamar	Victor J. Yohai
ประเภท	Robust linear regression	Robust linear regression
แหล่งต้นตำรับ	Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413.	Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656.
ชื่อเรียกอื่น	tau regression estimator, robust tau regression, Tau-Tahmin Edici	MM-estimation, MM robust regression, high-breakdown high-efficiency estimator, MM-Tahmin Edici
ที่เกี่ยวข้อง	4	5
สรุป	The Tau estimator is a robust linear regression method introduced by Yohai and Zamar in 1988 that fits the model by minimising an efficient τ-scale of the residuals. It builds on the scale estimate of the S-estimator to combine a high breakdown point with high statistical efficiency, and is often used as an alternative to the MM-estimator in small samples.	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.