So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Ước lượng hiệp phương sai mạnh mẽ (MCD)× | Hồi quy Bình phương Nhỏ nhất Cắt tỉa (Least Trimmed Squares - LTS)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Thống kê | Thống kê |
| Họ | Regression model | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 1999 | 1984 |
| Người khởi xướng≠ | Rousseeuw; Rousseeuw & Van Driessen (Fast-MCD) | Peter J. Rousseeuw |
| Loại≠ | Robust multivariate location-scatter estimator | Robust linear regression |
| Công trình gốc≠ | Rousseeuw, P. J. & Van Driessen, K. (1999). A Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimator. Technometrics, 41(3), 212-223. DOI ↗ | Rousseeuw, P. J. (1984). Least Median of Squares Regression. Journal of the American Statistical Association, 79(388), 871-880. DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | minimum covariance determinant, MCD estimator, robust covariance estimation, Robust Kovaryans Tahmini (MCD) | LTS, least trimmed squares regression, trimmed least squares, robust regression |
| Liên quan≠ | 4 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Robust Covariance via the Minimum Covariance Determinant (MCD) estimates a multivariate mean vector and covariance matrix that are not distorted by outliers. It was made practical by the Fast-MCD algorithm of Rousseeuw and Van Driessen (1999), building on Rousseeuw's earlier work on robust estimation. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|