Regression model

S-Estimator สำหรับการถดถอยที่ทนทาน

S-estimator เป็นวิธีการถดถอยเชิงเส้นที่ทนทาน (robust) ซึ่งนำเสนอโดย Rousseeuw และ Yohai ในปี 1984 โดยประมาณค่าสัมประสิทธิ์ด้วยการทำให้ค่าประมาณแบบ M (M-estimate) ของมาตราส่วนของส่วนที่เหลือ (residual scale) มีค่าน้อยที่สุด แทนที่จะเป็นความแปรปรวนของส่วนที่เหลือ ด้วยการลดค่าการกระจายของส่วนที่เหลือที่ถูกจำกัดขอบเขต วิธีการนี้สามารถบรรลุจุดแตกหัก (breakdown point) ได้ถึง 50% ดังนั้นจึงยังคงเชื่อถือได้แม้ว่าข้อมูลส่วนใหญ่จะเป็นค่าผิดปกติ (outliers) และเป็นขั้นตอนแรกของ MM-estimator ที่เป็นที่รู้จักกันดี

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

แหล่งอ้างอิง

  1. Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI: 10.1007/978-1-4615-7821-5_15
  2. Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J. & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 1). S-Estimator for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/s-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.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateS-Estimator (S-Estimator for Robust Regression). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/s-estimator · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026