ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Phân tích chuỗi thời gian mạnh mẽ×Mô hình Hỗn hợp Tuyến tính Mạnh mẽ×
Lĩnh vựcThống kêThống kê
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời20192016
Người khởi xướngMaronna, Martin, Yohai & Salibián-Barrera (textbook treatment); robust estimation traditionRichardson & Welsh (robust REML); Koller (robustlmm implementation)
LoạiRobust time series model (AR / MA / ARIMA)Robust linear mixed-effects model
Công trình gốcMaronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-1119214687Koller, M. (2016). robustlmm: An R Package for Robust Estimation of Linear Mixed-Effects Models. Journal of Statistical Software, 75(6), 1-24. DOI ↗
Tên gọi khácrobust ARIMA, robust autoregressive model, outlier-resistant time series, Robust Zaman Serisi Analizirobust mixed-effects model, robust linear mixed model, robust LMM, Robust Karma Etkiler Modeli
Liên quan55
Tóm tắtRobust Time Series Analysis fits autoregressive, moving-average, and ARIMA models to series that contain outliers or structural breaks, using M-estimation or MM-estimation instead of ordinary least squares so that a few anomalous observations do not distort the fit. It follows the robust statistics tradition consolidated in Maronna, Martin, Yohai and Salibián-Barrera (2019).The robust mixed model is a linear mixed-effects model for panel and repeated-measures data that tolerates outliers and heavy-tailed errors. It replaces the usual likelihood with bounded-influence estimating equations, building on the robust restricted maximum likelihood of Richardson and Welsh (1995) and the robustlmm implementation of Koller (2016).
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Robust Time Series Analysis · Robust Mixed Model. Truy cập ngày 2026-06-17 từ https://scholargate.app/vi/compare