Nonlinear and Robust Regression

Abstract

We explain the basic ideas of robust fitting techniques using regression models and explorative multivariate analysis. The second part addresses the challenges of fitting nonlinear regression functions and the suitability of its confidence intervals.

Objective

Die Teilnehmer kennen gängige robuste Anpassungsmethoden für die lineare Regressionsrechnung und die explorative multivariate Analyse und können ihre Eignung für vorliegende Daten beurteilen. Sie wissen um die Herausforderungen, die sich beim Anpassen von nichtlinearen Regressionsfunktionen ergeben, und können mit grafischen Darstellungen die Güte der Vertrauensintervalle beurteilen. Sie können die behandelten Methoden mit einer Statistik-Software praktisch anwenden.

Content

Robust fitting: influence function, breakdown point, regression M-estimation, regression MM-estimation, robust inference, covariance estimation with high breakdown point, application in principal component analysis and linear disciminant analysis. Nonlinear regression: the nonlinear regression model, estimation methods, approximate tests and confidence intervals, estimation methods, profile t plot, profile traces, parameter transformation, prediction and calibration

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