In robust statistics, robust regression is a form of regression analysis designed to circumvent some limitations of traditional parametric and non-parametric methods. Regression analysis seeks to find the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Certain widely used methods of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results if those assumptions are not true; thus ordinary least squares is said to be not robust to violations of its assumptions. Robust regression methods are designed to be not overly affected by violations of assumptions by the underlying data-generating process.

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  • In robust statistics, robust regression is a form of regression analysis designed to circumvent some limitations of traditional parametric and non-parametric methods. Regression analysis seeks to find the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Certain widely used methods of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results if those assumptions are not true; thus ordinary least squares is said to be not robust to violations of its assumptions. Robust regression methods are designed to be not overly affected by violations of assumptions by the underlying data-generating process. In particular, least squares estimates for regression models are highly sensitive to (not robust against) outliers. While there is no precise definition of an outlier, outliers are observations which do not follow the pattern of the other observations. This is not normally a problem if the outlier is simply an extreme observation drawn from the tail of a normal distribution, but if the outlier results from non-normal measurement error or some other violation of standard ordinary least squares assumptions, then it compromises the validity of the regression results if a non-robust regression technique is used. (en)
  • En Estadística robusta, una regresión robusta es una forma de análisis de la regresión diseñada para eludir algunas limitaciones tradicionales de los métodos paramétricos y no paramétricos. El análisis de regresión busca encontrar la relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente. Algunos métodos utilizados de regresión, como mínimos cuadrados ordinarios, tienen propiedades favorables si sus suposiciones subyacentes se cumplen para los datos estudiados, pero pueden dar resultados engañosos si esas suposiciones no son ciertas; se dice que mínimos cuadrados ordinarios no es robusto a violaciones de los supuestos. Los métodos de regresión robusta están diseñados para no ser excesivamente afectados por violaciones de los supuestos por el proceso de generación de datos subyacente. En particular, las estimaciones con los mínimos cuadrados son altamente no robustos a los valores atípicos. Si bien no existe una definición exacta de un valor atípico o de una observación atípica, los valores atípicos son observaciones que no siguen el patrón de las otras observaciones. Esto no es normalmente un problema si el valor atípico es simplemente una observación extrema extraída de la cola de una distribución normal, pero si los resultados atípicos de error de medición no normal o alguna otra violación de supuestos ordinarios de mínimos cuadrados estándar, entonces se compromete la validez de los resultados de la regresión si se utiliza una técnica de regresión no-robusta. (es)
  • Robuuste regressie(-analyse) is een statistische procedure die er op gericht is een regressie-analyse uit te kunnen voeren als de dataset vervuild is met enige punten die niet tot een (multivariate) normale verdeling behoren. (nl)
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  • Robuuste regressie(-analyse) is een statistische procedure die er op gericht is een regressie-analyse uit te kunnen voeren als de dataset vervuild is met enige punten die niet tot een (multivariate) normale verdeling behoren. (nl)
  • In robust statistics, robust regression is a form of regression analysis designed to circumvent some limitations of traditional parametric and non-parametric methods. Regression analysis seeks to find the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Certain widely used methods of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results if those assumptions are not true; thus ordinary least squares is said to be not robust to violations of its assumptions. Robust regression methods are designed to be not overly affected by violations of assumptions by the underlying data-generating process. (en)
  • En Estadística robusta, una regresión robusta es una forma de análisis de la regresión diseñada para eludir algunas limitaciones tradicionales de los métodos paramétricos y no paramétricos. El análisis de regresión busca encontrar la relación entre una o más variables independientes y una variable dependiente. Algunos métodos utilizados de regresión, como mínimos cuadrados ordinarios, tienen propiedades favorables si sus suposiciones subyacentes se cumplen para los datos estudiados, pero pueden dar resultados engañosos si esas suposiciones no son ciertas; se dice que mínimos cuadrados ordinarios no es robusto a violaciones de los supuestos. Los métodos de regresión robusta están diseñados para no ser excesivamente afectados por violaciones de los supuestos por el proceso de generación de d (es)
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  • Robust regression (en)
  • Regresión robusta (es)
  • Robuuste regressie (nl)
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