ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

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

Ước lượng W cho Hồi quy Mạnh mẽ (Welsch / Tukey Bisquare)×Ước lượng S cho hồi quy vững mạnh×
Lĩnh vựcThống kêThống kê
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19741984
Người khởi xướngBeaton & Tukey (bisquare weight); Welsch (Welsch weight)Rousseeuw & Yohai (1984)
LoạiRobust regression (redescending M-estimator)Robust linear regression
Công trình gốcBeaton, A. E. & Tukey, J. W. (1974). The Fitting of Power Series, Meaning Polynomials, Illustrated on Band-Spectroscopic Data. Technometrics, 16(2), 147-185. DOI ↗Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust Regression by Means of S-Estimators. In Robust and Nonlinear Time Series Analysis (Lecture Notes in Statistics, Vol. 26, pp. 256-272). Springer. DOI ↗
Tên gọi khácTukey bisquare M-estimator, Welsch M-estimator, redescending M-estimator, W-Tahmin Edici (Welsch / Tukey Bisquare)S-estimation, robust S-regression, S-Tahmin Edici
Liên quan45
Tóm tắtThe W-estimator is a family of robust M-estimator variants for linear regression that use the Tukey bisquare and Welsch weight functions, introduced in the line of work going back to Beaton and Tukey (1974). Because its weights fall rapidly toward zero as a residual grows, it resists outliers more strongly than the Huber M-estimator.The S-estimator is a robust linear-regression method, introduced by Rousseeuw and Yohai in 1984, that estimates the coefficients by minimising a robust M-estimate of the residual scale rather than the variance of the residuals. By driving down a bounded measure of residual spread it can attain a breakdown point of up to 50%, so it stays reliable even when a large share of the data are outliers, and it provides the first stage of the well-known MM-estimator.
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: W-Estimator · S-Estimator. Truy cập ngày 2026-06-19 từ https://scholargate.app/vi/compare