Was ist der Unterschied zwischen lm () und rlm ()?

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Ich habe gerade die Funktion "Robustes Anpassen linearer Modelle" rlm() in der MASSBibliothek gefunden .

Ich möchte den Unterschied zwischen dieser Funktion und der linearen Standardregressionsfunktion kennen lm().

Könnte mir jemand eine kurze Erklärung geben?

r regression

— L. Bakker
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Es ( rlm) ist für robuste lineare Modelle. Es ist in Venables & Ripley beschrieben. Details der robusten Berechnungen würden jedoch nicht in eine "kurze Antwort" passen: Sie müssen sich mehrere Artikel von Ripley, Tukey und anderen ansehen.

Es ist eine Form der robusten Regression , die M-Schätzer verwendet .

Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel von Ripley: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

— Iterator
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Sie können auch Teile der Diskussion in dem entsprechenden Buch (Venables und Ripley MASS) in Google Books sehen: books.google.com/… - wenn Sie das Ganze möchten, müssen Sie das Buch kaufen oder im Bibliothek ... sehr kurz, robuste Regression downweights die Auswirkungen von Ausreißern auf der Analyse.

— Ben Bolker

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Die lm-Funktion verwendet die OLS-Methode (Ordinary Least Squares) zum Reduzieren der Residuen. Die Funktion rlm verwendet M-Schätzer. OLS ist sehr empfindlich gegenüber Ausreißern, die M-Schätzmethode dagegen nicht.

— Sufian Ali
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Kurze Antwort:
In rlm()werden Punkte nicht gleich behandelt. Das Gewicht jedes Punktes würde in einem iterativen Prozess angepasst. rlm()ist weniger empfindlich gegenüber Ausreißern, da Ausreißer ein geringeres Gewicht erhalten.

Wenn Sie eine kurze Antwort auf die Mathematik wünschen, schlage ich einen Artikel der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health vor

— Endle_Zhenbo
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