Lm () ve rlm () arasındaki fark nedir?

Kütüphanede "Doğrusal Modellerin Sağlam Montajı" rlm() işleviniMASS buldum .

Bu fonksiyon ile standart lineer regresyon fonksiyonu arasındaki farkı bilmek istiyorum lm().

Birisi bana kısa bir açıklama yapabilir mi?

It ( rlm) sağlam lineer modeller içindir. Venables & Ripley'de açıklanmıştır. Bununla birlikte, sağlam hesaplamaların detayları "kısa bir cevap" a sığmaz: Ripley, Tukey ve diğerlerinin birkaç makalesine bakmanız gerekir.

M tahmincilerini kullanan güçlü bir regresyon biçimidir .

Daha fazla bilgi için Ripley'in bu makalesine göz atın: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

lm işlevi, kalıntıları azaltmak için Normal En Küçük Kareler (OLS) yöntemini kullanır. oysa rlm fonksiyonu M-tahmin edicileri kullanır. OLS aykırı değerlere karşı çok hassastır, M tahmin yöntemi değildir.

Kısa cevap:
In rlm(), puan eşit muamele edilmez. Her noktanın ağırlığı, yinelemeli bir süreçle ayarlanır. rlm()aykırı değerlere daha az duyarlıdır, çünkü aykırı değerlerin ağırlığı azalır.

Matematik için kısa bir cevap istiyorsanız, Johns Hopkins Bloomberg Halk Sağlığı Okulu tarafından sunulan bir makale öneriyorum