MM-оцінювання для робастного регресійного аналізу
MM-оцінювач — це робастний метод лінійної регресії, представлений Віктором Йохаї у 1987 році. Він поєднує високу точку розбиття S-оцінювача з високою ефективністю M-оцінювача, тому він стійкий до викидів, але водночас ефективно використовує дані, коли похибки є добре розподіленими.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Джерела
- Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI: 10.1214/aos/1176350366 ↗
- Koller, M. & Stahel, W. A. (2011). Sharpening Wald-type Inference in Robust Regression for Small Samples. Computational Statistics & Data Analysis, 55(8), 2504-2515. DOI: 10.1016/j.csda.2011.02.014 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). MM-Estimation for Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/mm-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.
- Регресія найменших медіан квадратів (LMS)Статистика↔ compare
- Регресія найменших обрізаних квадратів (LTS)Статистика↔ compare
- Регресія звичайно найменших квадратів (ЗНК)Економетрика↔ compare
- Регресія RANSACСтатистика↔ compare
- Оцінювач Тейла-СенаСтатистика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →