&quot;least median of squares&quot; doesn&#39;t mean anything to me.  But, I know that minimizing sum of absolute differences will provide a good estimate of the median and is a good technique for dealing with outliers:<div>
<br></div><div><a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Least_absolute_deviation">http://en.wikipedia.org/wiki/Least_absolute_deviation</a></div><div><a href="http://en.wikipedia.org/wiki/L1_norm">http://en.wikipedia.org/wiki/L1_norm</a></div>
<div><br></div><div>Note that you&#39;ll need an LP solver.  Another option is a hybrid between the squared and absolute value loss functions, such as the one that Peter Huber devised:</div><div><br></div><div><a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_Loss_Function">http://en.wikipedia.org/wiki/Huber_Loss_Function</a></div>
<div><br></div><div>This loss provides the outlier-insensitivity of L1 while being easy to solve using gradient descent &amp; line search.</div><div><br>Cheers,</div><div><br>Jason</div><div><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 24, 2010 at 9:17 AM, Jorge Scandaliaris <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:jorgesmbox-ml@yahoo.es">jorgesmbox-ml@yahoo.es</a>&gt;</span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex;">Hi,<br>
I have to perform a linear regression on noisy data. On the last paper I read<br>
least median of squares was suggested for dealing with outliers. I have searched<br>
the scipy docs but it seems nothing is readily available. Searching the web for<br>
&quot;(python OR scipy OR numpy) least median square&quot; doesn&#39;t yield meaningfull<br>
results. The best I found were fortran and matlab code, which I would need to<br>
wrap (I have zero knowledge about fortran or wrapping it into python, except<br>
that there&#39;s a tool called f2py, but I would have to learn that as well) or<br>
rewrite (I used matlab in the past, so this should be feasible).<br>
I am asking here in the hope there&#39;s something I overlooked before I jump into<br>
one of the (probably more time demanding) possibilities I mentioned above.<br>
<br>
Thanks in advance,<br>
<br>
Jorge<br>
<br>
_______________________________________________<br>
SciPy-User mailing list<br>
<a href="mailto:SciPy-User@scipy.org">SciPy-User@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/scipy-user</a><br>
</blockquote></div><br>-- <br>Jason Rennie<br>Research Scientist, ITA Software<br>617-714-2645<br><a href="http://www.itasoftware.com/">http://www.itasoftware.com/</a><br><br>
</div>