Robust regression（稳健回归）
语法
b=robustfit(X,y)
b=robustfit(X,y,wfun,tune)
b=robustfit(X,y,wfun,tune,const)
[b,stats]=robustfit(...)
描述
b=robustfit(X,y) 通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb，并返回一个由回归系数组成的向量b。X是一个n*p预测变量矩阵，y是一个n*1观测向量。计算使用的方法是加 上bisquare加权函数的迭代重加权最小二乘法。默认的情况下，robustfit函数把全1的一个列向量添加进X中，此列向量与b中第一个元素的常 数项对应。注意不能直接对X添加一个全1的列向量。可以在下面的第三个描述中通过改变变量“const”来更改robustfit函数的操作。 robustfit函数把X或y中的NaNs作为一个缺省值，接着把它删除。
b=robustfit(X,y,wfun,tune) 增加了一个加权函数“wfun”和常数“tune”。“tune”是一个调节常数，其在计算权重之前被分成残差向量，如果“wfun”被指定为一个函数， 那么“tune”是必不可少的。权重函数“wfun”可以为下表中的任何一个权重函数：
| 权重函数（; %optional I can compute the scale using MED % scale = median(abs(r - median(r)))/;%convergence ) r = r/scale; wf = ); :length(r) )) && (r(i)<=k) W(i)=; elseif r(i)<-(k-) W(i)=(k-)^/(r(i)^); /(r(i)^); end end "wfun"函数为 另外，http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7449435#（M-estimator M估计法 用于几何模型建立）
博客中对M估计法有蛮好的解释。 |
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，其中
。并且
。