Descripción: La regresión robusta es una técnica de análisis de regresión diseñada para superar algunas limitaciones de los métodos paramétricos y no paramétricos tradicionales. A diferencia de la regresión lineal clásica, que puede ser muy sensible a los valores atípicos y a la violación de supuestos como la homocedasticidad y la normalidad de los errores, la regresión robusta busca proporcionar estimaciones más confiables en presencia de datos contaminados o distribuciones no ideales. Esta técnica utiliza métodos estadísticos que minimizan el impacto de los valores extremos, permitiendo que el modelo se ajuste de manera más efectiva a la mayoría de los datos. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de manejar datos con heterocedasticidad y la flexibilidad para adaptarse a diferentes formas de distribución de errores. La regresión robusta es especialmente relevante en contextos donde los datos pueden ser ruidosos o donde se espera que existan outliers, lo que la convierte en una herramienta valiosa en el análisis predictivo, el aprendizaje automático y la estadística aplicada. Su implementación se ha vuelto más accesible gracias a la integración en diversas bibliotecas de programación y plataformas de herramientas automáticas de aprendizaje, facilitando su uso en proyectos de machine learning con grandes volúmenes de datos.
