Устойчивые регрессии и обнаружение выбросов

Robust Regression and Outlier Detection
Peter J. Rousseeuw, Annick M. Leroy, Gregory F. Piepel
1989-05-01

Множественная регрессияОбнаружение выбросовДиагностика выбросовРобастная регрессияПростая регрессия
В работе излагаются следующие темы: 1. Введение; 2. Простая регрессия; 3. Множественная регрессия; 4. Особый случай одномерного положения (location); 5. Алгоритмы; 6. Диагностика выбросов; 7. Родственные статистические методы. Список литературы. Таблица наборов данных. Указатель.
1
Представлен специальный разбор для одномерной задачи определения положения, что предполагает адаптированные робастные решения для этого сценария.
2
Приведены алгоритмы для реализации методов робастной регрессии и обнаружения выбросов, что подразумевает практические вычислительные процедуры.
3
Изучены связи с родственными статистическими методиками, что помещает предлагаемые методы в контекст более широкой статистической методологии.
4
Обсуждается диагностика выбросов, предлагая инструменты для выявления и оценки влиятельных или аномальных наблюдений.
5
В статье рассматриваются методы робастной регрессии и техники обнаружения выбросов в регрессионном анализе.
6
Работа охватывает как простой, так и множественный регрессии, указывая на методы, применимые к одномерным и многомерным случаям.

Регрессионные модели и наборы данных, использованные для регрессионного анализа

Устойчивые методы оценки и диагностика выбросов в простой и множественной регрессии (включая одномерную локацию), соответствующие алгоритмы и смежные статистические методы

Publication Details
Publication Date
1989-05-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Peter J. Rousseeuw
Annick M. Leroy
Gregory F. Piepel
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%