稳定回归模型在R语言中的应用

稳定回归模型在R语言中的应用

稳定回归（Robust Regression）是一种针对数据中存在异常值和离群点的回归分析方法。相比于传统的最小二乘法回归，稳定回归在处理异常值时更加鲁棒，能够提供更稳健的回归结果。本文将介绍如何使用R语言进行稳定回归分析，并提供相应的源代码示例。

稳健回归模型的实现一般借助于R语言中的rlm()函数（Robust Linear Model）。该函数是MASS包（Modern Applied Statistics with S）中的一部分，通过最小绝对残差（L1范数）来拟合回归模型，从而减少异常值对模型的影响。

下面是一个使用稳健回归模型拟合数据的示例代码：

# 导入MASS包
library(MASS)

# 创建一个示例数据集
x <- seq(1, 10, by = 0.5)
y <- c(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 100)

# 拟合稳健回归模型
fit <- rlm(y ~ x)

# 打印回归结果
summary(fit)

在上述代码中，我们首先导入了MASS包，然后创建了一个示例数据集，其中x为自变量，y为因变量。接下来，我们使用rlm()函数拟合稳健回归模型，将y作为因变量，x作为自变量。最后，通过summary()函数打印回归结果。

执行上述代码后，我们将得到以下回归结果的摘要信息：