So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Ước lượng MM cho hồi quy vững mạnh× | Hồi quy Bình phương Trung vị Tối thiểu (LMS)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Thống kê | Thống kê |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1987 | 1984 |
| Người khởi xướng≠ | Victor J. Yohai | Peter J. Rousseeuw |
| Loại | Robust linear regression | Robust linear regression |
| Công trình gốc≠ | Yohai, V. J. (1987). High Breakdown-Point and High Efficiency Robust Estimates for Regression. Annals of Statistics, 15(2), 642-656. DOI ↗ | Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | MM-estimation, MM robust regression, high-breakdown high-efficiency estimator, MM-Tahmin Edici | LMS, least median of squares regression, en küçük medyan kareler (LMS) |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | The MM-estimator is a robust linear regression method introduced by Victor J. Yohai in 1987. It combines the high breakdown point of an S-estimator with the high efficiency of an M-estimator, so it resists outliers strongly while still using the data efficiently when errors are well-behaved. | Least Median of Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of minimising the sum of squared residuals like ordinary least squares, it minimises the median of the squared residuals, which lets the fit resist contamination by up to roughly 50% outliers. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|