稳健回归（robust regression）是统计学稳健估计中的一种方法，其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。因为方差为一不稳健统计量，故最小二乘回归是一种不稳健的方法。不同的目标函数定义了不同的稳健回归方法。常见的稳健回归方法有：最小中位平方(least median square；LMS)法、M估计法等。
The robust regression analysis (RRA) is such one kind quite commonly used and the effective data actuation method.
稳健回归分析(RRA),就是这样一种相当常用与有效的数据驱动方法。
参考来源 - 软件成本估算中的稳健回归算法研究与应用The robust regression analysis (RRA) is such one kind quite commonly used and the effective data actuation method.
稳健回归分析(RRA),就是这样一种相当常用与有效的数据驱动方法。
参考来源 - 基于稳健回归技术的软件成本估计方法(英文)·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
推荐的稳健回归技术，而不是普通最小二乘回归。
Robust regression techniques are recommended instead of ordinary least square regression.
[目的]探讨一种基于秩次的稳健回归分析方法-R估计。
[Methods]The theory of Rank-based regression, its algorithm and the application were discussed.
在动态测试数据处理中，常常要进行稳健回归分析和最小最大值回归分析。
Robust regression analysis and minimax residual error analysis are two aspects in data processing of dynamic measurement.
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