Tytuł:

Robust Regression

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

Regresja odporna

Autor:

Blatná, Dagmar

Opis:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu; 2007; nr 1162, s. 19-29

Abstrakt:

Regresja należy do najczęściej używanych metod statystycznych. Klasyczne podejście statystyczne - estymacja parametrów za pomocą metody najmniejszych kwadratów LSM (least squares methods) jest oparta na założeniu normalności błędów. LSM może być bardzo niezadowalająca w przypadku istnienia obserwacji nietypowych. Regresja odporna jest ważnym narzędziem analizy danych zanieczyszczonych obserwacjami nietypowymi. Gdy zanieczyszczenie występuje głównie w kierunku у M-estymatory mogą być wykorzystane, ale ta metoda nie chroni przed punktami wpływowymi (obserwacje nietypowe w przestrzeni x). Metody odporne z wysokim punktem załamania (LMS, LTS, S) eliminują wpływ obserwacji nietypowych w obu kierunkach. Estymacja MM łączy estymację z wysokim punktem załamania i M-estymację. 

Wydawca:

Publishing House of the Wrocław University of Economics

Miejsce wydania:

Wroclaw

Data wydania:

2007

Typ zasobu:

artykuł

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu; 2007; nr 1162 ; Applications of Mathematics and Statistics in Economics

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Projekt dofinansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki w ramach Programu Społeczna odpowiedzialność nauki II. Tytuł projektu: Nauka dla Społeczeństwa: Prace Naukowe AEW w otwartym dostępie (2005-2008)