9. Bellahsene, Z. Forum: a flexible data integration system based on data semantics (Text) / Z. Bellahsene, S. Benbernou, H. Jaudoin,

У множинній лінійній регресії, коли провісники сильно корельовані, оцінки найменших квадратів (LSE), як правило, дають неточні прогнози. Гребенева регресія, яка грунтується на мінімізації квадратичної функції втрат, чутлива до викидів. Розглянуто дві гладко знижені ψ-функції, засновані на принципі Вінзора, які призводять до асимптотично ефективних оцінок Ключові слова: M-оцінки, принцип Вінзора, робастні гребеневі оцінки