Neden her zaman güçlü regresyon olmasın?

Bu sayfanın örnekleri, basit regresyonun aykırı değerlerden önemli ölçüde etkilendiğini ve bunun güçlü regresyon teknikleriyle aşılabileceğini göstermektedir: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Ben lmrob ve ltsReg'in diğer güçlü regresyon teknikleri olduğuna inanıyorum.

Basit regresyon (lm) yapmak yerine neden her zaman sağlam regresyon (rlm veya rq gibi) yapılmasın ki? Bu güçlü regresyon tekniklerinin dezavantajları var mı? Fikriniz için teşekkürler.

regression multiple-regression robust

— rnso
kaynak

Bu yardımcı olabilir.

— konjugateprior

Gauss-Markov teoremi :

Küresel hatalara sahip doğrusal bir modelde (yol boyunca sonlu bir hata varyansı ile aykırı değer varsayımı içerir), OLS, doğrusal tarafsız tahmin ediciler sınıfında etkilidir - altında (emin olmak için kısıtlayıcı) koşullar vardır " "OLS'den daha iyisini yapamazsın".

— Christoph Hanck
kaynak

Eğer aykırı değer yoksa, doğrusal regresyon en iyisi olacaktır. Ancak varsa veya başka varsayımlar ihlal ediliyorsa, o zaman sadece bir kişi güçlü gerilemeler yapmalıdır. Bu doğru mu?

— rnso

Aykırı değerler varsa, diğer teknikler daha iyidir, evet. Ben "diğer varsayımlar ihlal ediliyorsa, o zaman [...] güçlü regresyonlar yapmalı" sonucuna atlamam - tüm ihlaller için bir tedavi değildir. Fx, hatalar regresörler ile korele olduğunda ve nedensel etkiler peşindeyseniz, enstrümantal değişkenler teknikleri çağrılır.

— Christoph Hanck