泰尔-森估计(Theil-Sen估计，又称Sen斜率估计，斜率选择，单中值法，或Kendall稳健线性拟合法)是一种稳健线性回归方法，它通过对二维样本点在所有直线中选择中值斜率。它以Henri Theil和Pranab K.Sen的名字命名，他们分别于1950年和1968年发表了关于这一方法的论文。该算法计算效率高，对离群值不敏感；
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泰尔-森估计(Theil-Sen估计，又称Sen斜率估计，斜率选择，单中值法，或Kendall稳健线性拟合法)是一种稳健线性回归方法，它通过对二维样本点在所有直线中选择中值斜率。它以Henri Theil和Pranab K.Sen的名字命名，他们分别于1950年和1968年发表了关于这一方法的论文。该算法计算效率高，对离群值不敏感；对于倾斜和异方差数据，它比简单的线性回归更精确，即使对于正态分布的数据，它也能与简单的最小二乘进行很好的竞争。它被称为“估计线性趋势的最流行的非参数技术”。
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