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稳健拟合
“稳健拟合”选项可降低响应变量中离群值的影响。需要使用 Huber M 估计方法。Huber M 估计查找可将惩罚离群值的 Huber 损失函数最小化的参数估计值。Huber 损失函数对于小误差呈二次增长，对于大误差呈线性增长。有关稳健拟合的更多详细信息，请参见 Huber (1973) 和 Huber and Ronchetti (2009)。
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“稳健拟合”选项的示例