Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Скоригований ящиковий графік для асиметричних розподілів× | Регресія найменших обрізаних квадратів (LTS)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Статистика | Статистика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2008 | 1984 |
| Автор методу≠ | Hubert & Vandervieren | Peter J. Rousseeuw |
| Тип≠ | Robust outlier detection / descriptive visualization | Robust linear regression |
| Основоположне джерело≠ | Hubert, M. & Vandervieren, E. (2008). An Adjusted Boxplot for Skewed Distributions. Computational Statistics & Data Analysis, 52(12), 5186-5201. DOI ↗ | Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI ↗ |
| Інші назви≠ | adjusted box plot, medcouple boxplot, skewness-adjusted boxplot, Düzeltilmiş Kutu Grafiği (Adjusted Boxplot) | LTS, least trimmed squares regression, trimmed least squares, robust regression |
| Пов'язані | 5 | 5 |
| Підсумок≠ | The Adjusted Boxplot is a robust descriptive tool introduced by Hubert and Vandervieren (2008) that corrects the classical IQR-based boxplot for skewness using the medcouple statistic, reducing the false labelling of outliers in asymmetric data. | Least Trimmed Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of fitting all residuals, it estimates the coefficients by minimising the sum of only the h smallest squared residuals, which gives it a breakdown point of up to 50% and reliable estimates on data heavily contaminated by outliers. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|