ee.Reducer.robustLinearRegression

Tworzy funkcję redukującą, która oblicza odporną regresję metodą najmniejszych kwadratów z zastosowaniem numX zmiennych niezależnych i numY zmiennych zależnych. Wykorzystuje iteracyjnie ważoną metodę najmniejszych kwadratów z funkcją kosztu Talwara. Punkt jest uznawany za wartość odstającą, jeśli średnia kwadratowa reszt jest większa niż beta.

Każda krotka wejściowa będzie zawierać wartości zmiennych niezależnych, a następnie zmiennych zależnych.

Pierwszym wynikiem jest tablica współczynników o wymiarach (numX, numY); każda kolumna zawiera współczynniki dla odpowiedniej zmiennej zależnej. Drugi to wektor pierwiastków średnich kwadratów reszt każdej zmiennej zależnej. Jeśli system jest niedookreślony, np. liczba danych wejściowych jest mniejsza niż numX, oba wyniki mają wartość null.

Wykorzystanie	Zwroty
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta)	Ograniczenie

Argument	Typ	Szczegóły
numX	Liczba całkowita	Liczba wymiarów wejściowych.
numY	Liczba całkowita, domyślnie: 1	Liczba wymiarów wyjściowych.
beta	Liczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: null	Margines wartości odstających błędu resztkowego. Jeśli wartość jest równa null, zostanie obliczona wartość domyślna.