Cálculo de Regresión Robusta Usando Mínimos Cuadrados Iterativamente Ponderados

Se utilizan varias variantes del método de Newton para obtener estimaciones de vectores solución y vectores residuales para el modelo lineal Ax = b + e = bₓₑₔ₄ utilizando un criterio de mínimos cuadrados iterativamente ponderados, que tiende a disminuir la influencia de los valores atípicos en comparación con el criterio de mínimos cuadrados estándar. Se presentan algoritmos apropiados para matrices densas y escasas. Resolver el sistema lineal de Newton utilizando factorizaciones de matriz actualizadas o la iteración de gradiente conjugado (no precondicionada) proporciona los algoritmos más efectivos. Se comparan cuatro funciones de peso y se dan resultados para problemas escasos bien condicionados y mal condicionados.