Модифіковані робасні гребневі оцінки для визначення викидів - Грицюк, Вера Ильинична (Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Проблеми удосконалювання електричних машин i апаратiв. Теорiя i практика, 2015)
Оцінки найменших квадратів (LSE), у множинній лінійній регресії, коли провісники сильно корельовані, дають низьку точність передбачення. Гребенева регресія, будучи регуляризованою версією регресії на основі найменших квадратів, ґрунтуючись на мінімізації квадратичної функції втрат, чутлива до викидів. Розглянуто гладко знижені ψ-функції, які призводять до асимптотично ефективних оцінок. Для отримання результуючих робастних гребеневих оцінок, для виявлення викидів використовується метод ітеративно резважених найменших квадратів (IRLS) на основі розглянутої ψ-функції. Результати моделювання підтверджують отримані теоретичні висновки. Отримана збіжність до підсумкових оцінок коефіцієнтів з меншою кількістю ітерацій, ніж без застосування гребеневої регресії. Об’єднані робастні та гребеневі оцінки дозволяють отримати стабільні коефіцієнти і залишки, які допомагають визначити істинні коефіцієнти і викиди.