การถดถอยแบบฮิวเบอร์ (Huber Regression)
การถดถอยแบบฮิวเบอร์เป็นวิธีการถดถอยเชิงเส้นที่ทนทาน (robust) ซึ่งคิดค้นโดย Peter J. Huber ในปี 1964 วิธีนี้สามารถต้านทานอิทธิพลของค่าผิดปกติ (outliers) ได้โดยการจัดการกับค่าคลาดเคลื่อน (residuals) ที่มีขนาดเล็กและขนาดใหญ่แตกต่างกัน โดยใช้การสูญเสียแบบกำลังสอง (คล้าย OLS) กับค่าคลาดเคลื่อนขนาดเล็ก และการสูญเสียแบบค่าสัมบูรณ์ที่อ่อนกว่ากับค่าคลาดเคลื่อนขนาดใหญ่ เพื่อให้การสังเกตการณ์สุดขั้วไม่สามารถครอบงำการปรับโมเดลได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Huber Robust Regression (M-estimation). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การถดถอยกำลังสองตัดแต่งน้อยที่สุด (Least Trimmed Squares: LTS)สถิติศาสตร์↔ compare
- M-Estimators (การถดถอยที่แข็งแกร่ง)สถิติศาสตร์↔ compare
- การประมาณค่า MM สำหรับการถดถอยที่แข็งแกร่ง (Robust Regression)สถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดสามัญ (OLS)เศรษฐมิติ↔ compare
- การถดถอยควอนไทล์เศรษฐมิติ↔ compare