外れ値にロバストな高速線形回帰
外れ値のある線形データを扱っていますが、その一部は推定回帰線から5標準偏差以上離れています。私は、これらのポイントの影響を減らす線形回帰技術を探しています。 これまでのところ、すべてのデータで回帰直線を推定し、非常に大きな2乗残差（上位10％など）を持つデータポイントを破棄し、それらのポイントなしで回帰を繰り返しました。 文献には多くの可能なアプローチがあります：最小二乗、分位点回帰、m-推定量など。どのアプローチを試すべきか本当に分かりませんので、提案を探しています。私にとって重要なのは、最適化ルーチンの各ステップでロバスト回帰が計算されるため、選択した方法が高速であることです。どうもありがとう！