R语言huber回归

在R语言中，可以使用`lmrob`函数来进行Huber回归。Huber回归是一种鲁棒的回归方法，它对异常值具有较好的鲁棒性。在Huber回归中，使用了平方损失函数和线性损失函数的组合来平衡对异常值和非异常值的拟合效果。

下面是一个使用`lmrob`函数进行Huber回归的示例代码：

library(robustbase)

# 创建一个带有异常值的数据集
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 100) 
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 1000)

# 进行Huber回归
fit <- lmrob(y ~ x, method = "MM")
summary(fit)

在这个示例中，我们使用了`lmrob`函数，将自变量`x`和因变量`y`作为参数传入。`method`参数设置为"MM"，表示使用M估计方法进行Huber回归。然后，我们可以使用`summary`函数来查看回归结果的摘要信息。

注意，为了使用`lmrob`函数，你需要先安装并加载`robustbase`包。

这样就可以使用R语言中的Huber回归进行鲁棒的线性回归分析了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [监督学习中的损失函数](https://blog.csdn.net/weixin_40994552/article/details/124181412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [去噪代码matlab-huber_mm_framework:鲁棒的Huber回归与Majorization-Minimization算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38701725/19116586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]