Оцінювач Тау (τ) регресії
Оцінювач Тау — це стійкий метод лінійної регресії, представлений Йохаї та Замаром у 1988 році, який припасовує модель шляхом мінімізації ефективного τ-масштабу залишків. Він базується на оцінці масштабу S-оцінювача, щоб поєднати високу точку зламу з високою статистичною ефективністю, і часто використовується як альтернатива MM-оцінювачу на малих вибірках.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611 ↗
- Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/tau-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 обрізаних квадратів (LTS)Статистика↔ compare
- MM-оцінювання для робастного регресійного аналізуСтатистика↔ compare
- S-оцінювач для робастного регресійного аналізуСтатистика↔ compare
- Оцінювач Тейла-СенаСтатистика↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →