تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تنشئ هذه الدالة أداة تقليل تحسب انحدار المربعات الصغرى القوي مع numX من المتغيرات المستقلة وnumY من المتغيرات التابعة، وذلك باستخدام المربعات الصغرى المعاد ترجيحها بشكل متكرر مع دالة التكلفة Talwar. تُعتبر النقطة قيمة متطرفة إذا كان متوسط الجذر التربيعي لمجموع مربعات البواقي أكبر من بيتا.
سيتضمّن كل صف إدخال قيمًا للمتغيرات المستقلة متبوعة بالمتغيرات التابعة.
الناتج الأول هو مصفوفة معاملات بأبعاد (numX, numY)، ويحتوي كل عمود على معاملات المتغير التابع المقابل. والثاني هو متّجه لمتوسّط الجذر التربيعي للبواقي لكل متغيّر تابع. يكون كلا الناتجَين فارغًا إذا كان النظام غير محدّد، مثلاً، إذا كان عدد المدخلات أقل من numX.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["Computes robust least squares regression using iteratively reweighted least squares with the Talwar cost function, handling outliers based on residual error."],["Accepts input tuples with independent and dependent variable values, outputting regression coefficients and root mean square residuals."],["Outputs null if the system is underdetermined (insufficient input data for the number of variables)."],["Offers customization through parameters: `numX` for independent variables, `numY` for dependent variables, and `beta` for outlier detection threshold."]]],[]]