什么是R语言中的Huber回归？

我正在学习R语言并遇到了一个问题，不太了解Huber回归是什么意思。据我了解，Huber回归是一种抗异常点的回归方法，它比普通的最小二乘法更加鲁棒。它旨在通过将影响模型的异常值的影响最小化来提高模型的准确性。此外，Huber回归对异常值的反应比线性回归小，但不像一般的稳健回归方法那样完全消去。 我想请教一下，如何在R语言中使用Huber回归，特别是在哪里可以找到可用的软件包？谢谢！

提问时间：2023-07-28 07:34:07 编辑时间：2023-07-28 07:34:09 提问者： Phantom_Rider
  • 紫菱幻梦
    5

    在R语言中，可以使用huber库来实现Huber回归。需要先安装该库，可以使用以下命令安装：

    install.packages("huber")

    安装完成后，可以使用以下命令加载库：

    library(huber)

    然后，可以使用该库中提供的huber函数来拟合Huber回归模型，如下所示：

    model <- huber(y ~ x1 + x2, data=mydata)

    其中，y是因变量，x1和x2是自变量，mydata是包含数据的数据框。可以根据实际情况进行调整。

    希望能对你有所帮助！

    回答时间：2023-07-28 07:34:12
相关标签

R语言 Huber回归 统计分析 数据建模