3.Metoda M-estymatorów i jej związek z metodą najmniejszych kwadratów. Budowanie modelu odbywa się poprzez wyznaczenie parametrów modelu na podstawie obserwacji. Niektóre z tych obserwacji mogą być obarczone błędami grubymi i wpływać na nieprawidłowe oszacowanie tych parametrów. Metody odporne są wykorzystywane do eliminowania wpływu obserwacji obarczonych błędami grubymi na szacowane parametry modelu. Jedną z tych metod jest metoda M-estymatorów. Wyznaczenie parametrów modelu i wyrównanie obserwacji odbywa się tu podobnie jak w metodzie najmniejszych kwadratów, z ta różnicą, że w metodzie najmniejszych kwadratów nie eliminuje się wpływu obserwacji obarczonych błędami grubymi na wyznaczane parametry. W metodzie M-estymatorów odbywa się to poprzez odpowiednie wagowanie tych obserwacji (wprowadza się funkcję wagową). W metodzie najmniejszych kwadratów można ewentualnie wykryć za pomocą testów statystycznych takie obserwacje, a następnie usunąć je ze zbioru danych. Tok postępowania w metodzie M-estymatorów przebiega podobnie jak w metodzie najmniejszych kwadratów, ale w przeciwieństwie do tej drugiej przebiega iteracyjnie. Kolejne iteracje przebiegają jak wyznaczanie parametrów modelu i wyrównanie obserwacji w metodzie pośredniczącej ,ale w każdej kolejnej iteracji tworzy się nową macierz wag, w której wagi obserwacji obarczonych błędami grubymi są coraz mniejsze.