ee.Reducer.robustLinearRegression

Crea un riduttore che calcola una regressione dei minimi quadrati robusta con numX variabili indipendenti e numY variabili dipendenti, utilizzando i minimi quadrati riponderati in modo iterativo con la funzione di costo di Talwar. Un punto viene considerato un outlier se l'RMS dei residui è maggiore di beta.

Ogni tupla di input avrà valori per le variabili indipendenti seguiti dalle variabili dipendenti.

Il primo output è un array di coefficienti con dimensioni (numX, numY); ogni colonna contiene i coefficienti per la variabile dipendente corrispondente. Il secondo è un vettore della radice quadrata media dei residui di ogni variabile dipendente. Entrambi gli output sono nulli se il sistema è indeterminato, ad esempio se il numero di input è inferiore a numX.

Utilizzo	Resi
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta)	Riduttore

Argomento	Tipo	Dettagli
numX	Numero intero	Il numero di dimensioni di input.
numY	Numero intero, valore predefinito: 1	Il numero di dimensioni di output.
beta	Float, valore predefinito: null	Margine di outlier dell'errore residuo. Se è nullo, verrà calcolato un valore predefinito.