Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Регресія найменших обрізаних квадратів (LTS)× | Оцінювач Тейла-Сена× | |
|---|---|---|
| Галузь | Статистика | Статистика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 1984 | 1968 |
| Автор методу≠ | Peter J. Rousseeuw | Henri Theil (1950); P. K. Sen (1968) |
| Тип | Robust linear regression | Robust linear regression |
| Основоположне джерело≠ | Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI ↗ | 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 ↗ |
| Інші назви | LTS, least trimmed squares regression, trimmed least squares, robust regression | Theil-Sen Tahmincisi, Theil-Sen regression, median slope estimator, Sen's slope estimator |
| Пов'язані≠ | 5 | 6 |
| Підсумок≠ | 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. | 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%. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|