Lm () और rlm () में क्या अंतर है?

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मुझे अभी-अभी लाइब्रेरी rlm() मेंMASS "रोबर्ट फिटिंग ऑफ लाइनर मॉडल्स" फंक्शन मिला ।

मैं इस फ़ंक्शन और मानक रेखीय प्रतिगमन फ़ंक्शन के बीच का अंतर जानना चाहूंगा lm()।

क्या कोई मुझे छोटा स्पष्टीकरण दे सकता है?

r regression

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यह ( rlm) मजबूत रैखिक मॉडल के लिए है। यह Venables और Ripley में वर्णित है। हालांकि, मजबूत गणनाओं का विवरण "संक्षिप्त उत्तर" में फिट नहीं होगा: आपको रिप्ले, टुके और अन्य लोगों द्वारा कई कागजात देखने की जरूरत है।

यह मजबूत प्रतिगमन का एक रूप है जो एम-आकलनकर्ताओं का उपयोग करता है ।

अधिक जानकारी के लिए रिप्ले द्वारा इस पत्र को देखें: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

— इटरेटर
स्रोत

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आप Google पुस्तकों पर संबंधित पुस्तक (वेनबल्स और रिप्ले मैस) में चर्चा के बिट्स और टुकड़े भी देख सकते हैं: books.google.com/… - यदि आप पूरी चीज चाहते हैं तो आपको पुस्तक खरीदने या इसे खोजने की आवश्यकता है। पुस्तकालय ... बहुत संक्षेप में, मजबूत प्रतिगमन विश्लेषण पर outliers के प्रभाव को कम कर देता है।

— बेन बोल्कर

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lm फ़ंक्शन अवशिष्ट को कम करने के लिए साधारण Least Squares (OLS) विधि का उपयोग करता है। जबकि आरएलएम फ़ंक्शन एम-अनुमानक का उपयोग करता है। ओएलएस आउटलेर्स के लिए बहुत संवेदनशील है, एम-आकलन विधि नहीं है।

— सूफियान अली
स्रोत

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संक्षिप्त उत्तर: अंक
में rlm(), समान रूप से व्यवहार नहीं किया जाता है। प्रत्येक बिंदु का वजन एक पुनरावृत्त प्रक्रिया में समायोजित किया जाएगा। rlm()आउटलेर्स के लिए कम संवेदनशील है, क्योंकि आउटलेयर को कम वजन मिलेगा।

यदि आप गणित के लिए एक संक्षिप्त जवाब चाहते हैं, तो मैं जॉन्स हॉपकिन्स ब्लूमबर्ग स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ द्वारा प्रदान किया गया एक लेख सुझाता हूं

— Endle_Zhenbo
स्रोत