ロバスト回帰
from 回帰分析
ロバスト回帰
最小二乗法の欠点として、外れ値があった場合に回帰結果が的外れになってしまうというものがある。
そこで使われるのがロバスト回帰。
ロバスト回帰の中で代表的な方法としては
RANSAC（Random Sample Consensus)
データをランダムに抽出して回帰を行い正常値にあたるデータの割合を求める。これを繰り返して最も正常値の割合が高い直線を回帰直線とする。