A simple robust regression method i

A simple robust regression method is the M-estimator, which
systematically reduces the effect of data on the basis of the sizes of
residual elements. M-estimators may not be sensitive to leverage
points, depending on whether they produce unusual residuals
(Chave and Thomson, 2003). In fact, as M-estimators do not account
for leverage points, they have unbounded influence. In other
words, they do not bound outliers in the x-direction (Hampel et al.,
1986). To overcome this problem, the use of bounded influence
estimators is suggested. The underlying purpose of bounded in-
fluence estimators is to form weights that account for outliers in
both the y- and x-directions

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

M-ประมาณ เป็นวิธีการถดถอยที่แข็งแกร่งอย่างที่ลดผลของข้อมูลตามขนาดของระบบองค์ประกอบที่เหลือ M-estimators อาจไม่สำคัญกับจุด ขึ้นอยู่กับว่าผลิตค่าคงเหลือปกติ(Chave กทอม 2003) ในความเป็นจริง เป็น M-estimators ไม่บัญชีสำหรับจุดยกระดับ มีอิทธิพลงที่ ในที่อื่น ๆคำ พวกเขาผูก outliers ในทิศทาง x (Hampel et al.,1986) การจะเอาชนะปัญหา ใช้อิทธิพลที่ล้อมรอบestimators จะแนะนำ วัตถุประสงค์พื้นฐานของล้อมรอบในfluence estimators จะน้ำหนักฟอร์มที่ outliers ในบัญชีทั้งที่ y-x-ทิศทาง และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการถดถอยที่แข็งแกร่งง่ายๆคือ M-ประมาณการซึ่งระบบจะช่วยลดผลกระทบของข้อมูลบนพื้นฐานของขนาดขององค์ประกอบที่เหลือ M-ประมาณอาจจะไม่ไวต่อการใช้ประโยชน์จากจุดขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาผลิตเหลือที่ผิดปกติ(Chave และทอมสัน, 2003) ในความเป็นจริงประมาณ M-ไม่บัญชีสำหรับจุดการใช้ประโยชน์จากพวกเขามีอิทธิพลมากมาย ในอื่น ๆคำที่พวกเขาไม่ได้ผูกค่าผิดปกติในทิศทาง x (Hampel et al., 1986) ที่จะเอาชนะปัญหานี้การใช้อิทธิพลล้อมรอบประมาณเป็นข้อเสนอแนะ วัตถุประสงค์พื้นฐานของขอบเขตหประมาณ fluence คือรูปแบบน้ำหนักที่บัญชีสำหรับค่าผิดปกติในทั้ง y- และ X-ทิศทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีง่ายๆ คือ m-estimator ถดถอยที่แข็งแกร่ง ซึ่งช่วยลดผลกระทบ
อย่างเป็นระบบของข้อมูลบนพื้นฐานของขนาดของ
องค์ประกอบที่เหลือ m-estimators อาจจะอ่อนไหวกับ leverage
จุด ขึ้นอยู่กับว่าเขาผลิตผิดปกติความคลาดเคลื่อน
( เชฟและทอมสัน , 2003 ) ในความเป็นจริงเป็น m-estimators ไม่บัญชี
จุด leverage ที่มีอิทธิพลต่อความ ในคำอื่น ๆ
,พวกเขาไม่ผูกพันผิดปกติใน x-direction (
hampel et al . , 1986 ) เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ใช้จำกัดของอิทธิพล
กะจะแนะนำ จุดประสงค์ที่แฝงอยู่ในขอบเขตใน -
fluence กะคือรูปแบบของน้ำหนักที่บัญชีสำหรับค่าผิดปกติใน
ทั้ง y และ x-directions