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回归深度（RD）是用来处理线性模型的一种方法。RD方法定义为给定观测值寻找具有最大深度的拟合。从几何的观点看，RD方法就是将观测点最“均匀”地分布在直线（或超平面）的两侧的拟合。文章简单地总结了深度回归的基本概念和稳健性质，同时用实例对回归深度和最小二乘法回归方法进行了比较。
回归深度及其应用
【摘 要】
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回归深度（RD）是用来处理线性模型的一种方法。RD方法定义为给定观测值寻找具有最大深度的拟合。从几何的观点看，RD方法就是将观测点最“均匀”地分布在直线（或超平面）的两侧的拟合
【机 构】
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暨南大学统计学系
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2008年6期
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