Obiekt

Tytuł: Robust Regression

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

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:139330

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)

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 lis 2025

Data dodania obiektu:

15 sie 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

16

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dlibra.kdm.wcss.pl/publication/178098

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Robust Regression 17 lis 2025
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji