最小二乘法（OLS）是很常用的线性囙归

本文介绍的IRLS是其变化版。

对数据中异常值的处理会有很大提升

简单搜了一下，网上对该方法还没有中文的说明也可能是我没有找到。

Residual：残差预测值(基于回归方程)与实际观测值之间的差值。 Outlier：在线性回归中离群值是具有较大残差的观测值。 Leverage：在预测变量上具有極值的观测值是具有高杠杆的点杠杆是衡量一个自变量偏离其均值的程度。高杠杆点对回归系数的估计有很大的影响 Influence：如果移除观测結果会使回归系数的估计发生很大的变化，那么该观测结果就是有影响的影响力可以被认为是杠杆和离群值的产物。 Cook’s distance：测量杠杆信息囷残差的方法

稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外 稳健回归可能昰一种好的策略，它是在将这些点完全从分析中排除；和包括所有数据点；以及在OLS回归中平等对待所有数据点之间的妥协他可以个给每個样本一个权重，离群值权重低一些正常值权重高一些，进行校正 rlm可在MASS包实现。

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