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- 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)
- In robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations). Robust regression methods are designed to limit the effect that violations of assumptions by the underlying data-generating process have on regression estimates. For example, least squares estimates for regression models are highly sensitive to outliers: an outlier with twice the error magnitude of a typical observation contributes four (two squared) times as much to the squared error loss, and therefore has more leverage over the regression estimates. The Huber loss function is a robust alternative to standard square error loss that reduces outliers' contributions to the squared error loss, thereby limiting their impact on regression estimates. (en)
- 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)
- 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)
- In robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations). Robust regression methods are designed to limit the effect that violations of assumptions by the underlying data-generating process have on regression estimates. (en)
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- Robust regression (en)
- Regresión robusta (es)
- Robuuste regressie (nl)
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