稳健回归方法：减少异常值影响的有效手段

稳健回归是一种回归分析的技术，用于减轻异常值对模型的影响。以下是一些常用的稳健回归方法：

最小绝对值回归（LAD）：LAD方法使用绝对值损失函数，而不是传统的最小二乘法中的平方损失函数。它对异常值具有更强的抵抗力，因为绝对值损失函数不受异常值的影响。
基于分位数的回归：这种方法使用分位数损失函数，如中位数绝对偏差（MAD），来估计回归模型。分位数回归对异常值具有较强的鲁棒性，因为它是基于样本数据的中间观测值。
距离加权回归：这种方法将较大权重分配给与其他数据点距离较近的数据点，而将较小权重分配给与其他数据点距离较远的数据点。这样做可以减轻异常值的影响，因为异常值通常会与其他数据点之间存在较大的距离。
鲁棒核回归：核回归是一种非参数回归方法，它使用核函数在数据点周围进行加权。鲁棒核回归使用鲁棒核函数，如Huber核或Tukey's biweight核，以减轻异常值的影响。

这些方法都是为了降低异常值对回归模型的影响，使模型更稳健。根据您的具体问题和数据特点，选择适当的方法可以提高回归分析的可靠性和准确性。请注意，以上方法只是其中的一部分，还有其他稳健回归方法可供选择。