稳健回归
在稳健统计中，稳健回归试图克服传统回归分析的一些局限性。回归分析对自变量与因变量的关系进行建模。普通最小二乘法等标准类型的回归，在基本假设为真时有有利的特性，但其他情形下可能产生误导（即对违背假设的情形不稳健）。稳健回归法旨在限制底数据生成中违反假设的情形对回归估计的影响。 例如，最小二乘估计的回归模型对异常值非常敏感：误差幅度为典型观测值2倍的异常值，对平方误差损失函数的贡献是典型观测值的4倍（2倍的平方），因此对回归估计值的影响更大…
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