Qual è la differenza tra lm () e rlm ()?

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Ho appena trovato la funzione "Installazione robusta di modelli lineari" rlm() nella MASSlibreria .

Vorrei sapere la differenza tra questa funzione e la funzione di regressione lineare standard, lm().

Qualcuno potrebbe darmi una breve spiegazione?

r regression

— L. Bakker
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It ( rlm) è per modelli lineari robusti. È descritto in Venables & Ripley. Tuttavia, i dettagli dei calcoli affidabili non rientrerebbero in una "risposta breve": è necessario esaminare diversi articoli di Ripley, Tukey e altri.

Una forma di regressione robusta che utilizza M-stimatori .

Dai un'occhiata a questo documento di Ripley per ulteriori informazioni: http://www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

— Iterator
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Puoi anche vedere frammenti della discussione nel libro pertinente (Venables e Ripley MASS) sui libri di Google: books.google.com/… - se vuoi tutto ciò di cui hai bisogno per acquistare il libro o trovarlo nel libreria ... molto brevemente, una forte regressione appesantisce gli effetti degli outlier sull'analisi.

— Ben Bolker,

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La funzione lm utilizza il metodo dei minimi quadrati ordinari (OLS) per ridurre i residui. mentre la funzione rlm utilizza stimatori M. OLS è molto sensibile agli outlier, il metodo di stima M no.

— Sufian Ali
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Risposta breve:
in rlm(), i punti non vengono trattati allo stesso modo. Il peso di ciascun punto verrebbe adattato in un processo iterativo. rlm()è meno sensibile agli outlier, poiché gli outlier ridurranno il peso.

Se vuoi una risposta breve per la matematica, ti suggerisco un articolo fornito dalla Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health

— Endle_Zhenbo
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