statsmodels.robust.scale.HuberScale¶

class statsmodels.robust.scale.HuberScale(d=2.5, tol=1e-08, maxiter=30)[source]¶

用于拟合稳健线性模型的Huber缩放。

Huber的尺度旨在用作IRLS算法中的尺度估计，与Huber类略有不同。

Parameters:¶

dfloat, optional

d 是 Huber 尺度调整的常数。默认值为 2.5

tolfloat, optional

收敛容差

maxiterint, optiona

最大迭代次数。默认值为30。

方法

调用	返回的Huber尺度计算如下

注释

Huber’s scale 是迭代求解的

scale_(i+1)**2 = 1/(n*h)*sum(chi(r/sigma_i)*sigma_i**2

其中Huber函数是

chi(x) = (x**2)/2 对于 |x| < d chi(x) = (d**2)/2 对于 |x| >= d

和 Huber 常数 h = (n-p)/n*(d**2 + (1-d**2)* scipy.stats.norm.cdf(d) - .5 - d*sqrt(2*pi)*exp(-0.5*d**2)

方法