跳到内容ScholarGate
文库我的文库桌面Review Studio助手
登录
Theil-Sen Estimator/证据
方法证据记录

Theil-Sen Estimator

The Theil-Sen estimator is a robust linear regression method that estimates the slope as the median of the slopes computed over all pairs of data points. Introduced by Henri Theil in 1950 and extended by P. K. Sen in 1968, it tolerates outliers in the response with a breakdown point of about 29%.

Sources recorded, not reviewed

源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Theil-Sen Estimator (Median Slope Regression)
分类方法记录 · regression-model / statistics
  • Sen, P. K. (1968). Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379-1389. · DOI 10.1080/01621459.1968.10480934
  • Theil, H. (1950). A Rank-Invariant Method of Linear and Polynomial Regression Analysis. Proceedings of the Royal Netherlands Academy of Sciences, 53, 386-392, 521-525, 1397-1412. · URL
打开完整方法

精选声明

声明已持久化到证据分类账中,每个声明都有自己的评估。

尚无精选声明

当分类账中没有声明时,此视图不会自行创建声明评估。

相关方法

从方法图中生成,显示为机器建议的关系 — 不推断任何证据声明。

Same method familyBootstrap Inferencemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLeast Trimmed Squaresmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPermutation Testmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyQuantile Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyWinsorized Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

证据状态

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

来源

从方法源记录复制的 2 条记录的引文。

操作

打开方法页面
ScholarGate

以内容为本的研究方法参考文库——每种方法是什么、如何运作、源自何处。

开放数据(CC-BY)

探索

  • 文库
  • 搜索方法…
  • 按领域浏览
  • 学科领域
  • 历程
  • 对比
  • 该用哪种方法?

参考

  • 学科
  • 图集
  • 术语表
  • 方法论
  • 哲学

工作区

  • 我的文库
  • 桌面
  • 聊天

公司

  • 关于
  • 价格
  • 联系我们
  • 建议新方法

本词条系根据已发表文献整理,仅供参考。核实任何信息的准确性及其是否适用于您的具体用途,仍由您自行负责。

© 2026 ScholarGate · 研究方法参考文库
  • 隐私
  • Cookie
  • 条款
  • 删除账户