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ee.Reducer.robustLinearRegression
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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. |
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
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