lm（）とrlm（）の違いは何ですか？

ライブラリで「線形モデルのロバスト近似」rlm() 関数MASSを見つけました。

この関数と標準線形回帰関数の違いを知りたいlm()です。

誰かが簡単な説明をくれますか？

それ（rlm）は堅牢な線形モデル用です。Venables＆Ripleyで説明されています。ただし、ロバストな計算の詳細は「短い答え」には収まりません。リプリー、テューキーなどによるいくつかの論文を調べる必要があります。

M-estimatorsを使用する堅牢な回帰の形式です。

詳細については、Ripleyによるこのペーパーを参照してください。http：//www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

lm関数は、残差を減らすためにOrdinary Least Squares（OLS）メソッドを使用します。一方、rlm関数はM推定器を使用します。OLSは外れ値に非常に敏感ですが、M推定法はそうではありません。

短い答え：
ではrlm()、ポイントは等しく扱われません。各ポイントの重みは、反復プロセスで調整されます。rlm()外れ値の重みが小さくなるため、外れ値に対する感度が低くなります。

数学の簡単な答えが必要な場合は、Johns Hopkins Bloomberg School of Public Healthの記事をお勧めします