Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Robust Linear Regression

Robust linear regression fits a linear model between predictors and a continuous outcome while down-weighting or discarding influential outliers, preventing the few anomalous observations that OLS is famously sensitive to from distorting the entire estimated line. Major variants include Huber regression, iteratively reweighted least squares (IRLS), RANSAC, and Theil-Sen estimation.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Robust Linear Regression (Outlier-Resistant Estimation)

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / machine-learning

Huber, P. J. (1964). Robust Estimation of a Location Parameter. Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 73–101. · DOI 10.1214/aoms/1177703732
Rousseeuw, P. J. & Leroy, A. M. (1987). Robust Regression and Outlier Detection. Wiley. · ISBN 978-0-471-85233-9

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.