ee.Reducer.robustLinearRegression

: Talwar コスト関数を使用した反復再重み付け最小二乗法を使用して、numX 個の独立変数と numY 個の従属変数でロバスト最小二乗回帰を計算するリデューサーを作成します。残差の RMS がベータより大きい場合、ポイントは外れ値と見なされます。

各入力タプルには、独立変数の値の後に従属変数の値が続きます。

最初の出力は、ディメンション（numX、numY）の係数配列です。各列には、対応する従属変数の係数が含まれています。2 つ目は、各従属変数の残差の二乗平均平方根のベクトルです。システムが過小決定の場合（入力数が numX より少ない場合など）、両方の出力が null になります。

用途	戻り値
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta)	レデューサ

引数	タイプ	詳細
numX	Integer	入力ディメンションの数。
numY	整数。デフォルト: 1	出力ディメンションの数。
beta	浮動小数点数、デフォルト: null	残差エラーの外れ値の許容範囲。null の場合、デフォルト値が計算されます。