با پیشرفت علم، دانش و تکنولوژی، روش های جدید و جامع برای اندازه گیری، جمع آوری و ثبت اطلاعات ابداع شده اند، که منجر به ظهور و
توسعه داده های بعد بالا شده اند. مجموعه داده های بعد بالا، یعنی مجموعه داده هایی که در آن تعداد متغیرهای توضیحی بسیار بزرگتر از تعداد
مشاهدات است، به سادگی و با روش های سنتی و کلاسیک، مانند روش کمترین توان های دوم معمولی، نمی توانند تحلیل شوند و تفسیرپذیری آن
امری بسیار پیچیده خواهد بود. اگرچه در صورتیکه فرضیات اساسی برقرار باشند، برآورد کمترین توان های دوم معمولی بهترین روش برآورد در
تحلیل رگرسیونی است ولی برای داده های بعد بالا قابل استفاده نبوده و در این شرایط مستلزم به کارگیری روش هایی نوینی هستیم. در این مقاله در
ابتدا، به مشکلات روش های کلاسیک در تحلیل داده های بعد بالا اشاره می شود و سپس، به معرفی و توضیح روش های تحلیل رگرسیونی متداول
و امروزی مانند روش های تحلیل مولفه اصلی و تاوانیده برای داده های بعد بالا پرداخته می شود. در انتها یک مطالعه شبیه سازی برای بررسی و
مقایسه روش های اشاره شده در داده های بعد بالا انجام می گردد.

روش کمترین توان‌های دوم برای برآورد ضرایب رگرسیونی مدل‌های خطی روشی بسیار ساده، کاربردی و مفید است. این روش آماری توسط کاربران رشته‌های مختلف به‌سبب ارائه بهترین برآوردگر خطی نااریب با کمترین واریانس مورد استفاده قرار می‌گیرد. متاسفانه این روش در شرایطی که مشاهده ‎(مشاهدات)‎ پرت در مجموعه داده حضور داشته باشند، خروجی قابل اطمینانی نخواهد داشت، زیرا نقطه فروریزش (معیار استواری برآوردگر) این روش %۰ است. به همین سبب شناسایی این مشاهدات امری حائز اهمیت است. تاکنون روش‌های مختلفی برای شناسایی این مشاهدات پیشنهاد شده است. در این مقاله به ‏مرور و بحث در مورد جزئیات روش‌های معرفی‌شده پرداخته می‌شود. در انتها با ارائه یک مثال شبیه‌سازی‌ به بررسی هر یک از روش‌های معرفی شده می‌پردازیم.

مهمترین هدف علم آمار تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی دنیای پیرامون بشر است.

اگر این اطلاعات دقیق و درست تحلیل شوند، نتایج حاصل در بسیاری از تصمیمات مهم یاری‌گر ما

خواهد بود. از جمله داده‌های واقعی پیرامون ما که تحلیل آن بسیار مهم است، داده‌های مربوط به مصرف آب می‌باشد. با توجه به این که

کشور ایران در ناحیه نیمه خشک آب و هوایی از کره زمین قرار دارد، لازم است برای پیش‌بینی و برگزیدن

بهترین و مناسب ترین مدل های دقیق مصرف آب گام‌های ژرفی برداشت که لازمه تصمیمات کلان کشوری می‌باشد. در تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی ممکن است محقق با مشکل همخطی و نقاط دورافتاده مواجه شود. روش‌های مقاوم ‎(استوار)‎ برای تحلیل مجموعه داده‌های دارای نقاط دورافتاده و رویکرد ستیغی روشی است که برای تحلیل مجموعه داده‌های دارای همخطی استفاده می‌شوند. محدودیت روی مدل‌ها نیز ناشی از به کارگیری اطلاعات غیرنمونه‌ای در برآورد ضرایب رگرسیونی است. در این مقاله به مدل‌سازی داده‌های مصرف آب، با استفاده از رویکرد ستیغی محدود شده تصادفی استوار پرداخته می‌شود.

تحلیل و مدل‌بندی داده‌های با بعد بالا یکی از چالش برانگیزترین مسائل روز دنیا است. تحلیل و تفسیر این‌ داده‌‌ها کاری ساده نیست و نیازمند استفاده از روش‌های مدرن است. روش‌های جریمه‌ای یکی از مشهورترین راه‌های تحلیل داد‌ه‌های با بعد بالاست. همچنین مدل‌بندی رگرسیونی و تحلیل آن به‌شدت تحت تاثیر مشاهدات پرت قرار می‌گیرد.

روش کمترین توا‌ن‌های دوم پیراسته نیز یکی از بهترین روش‌‌های استوار برای از بین بردن تاثیر تخریبی این نقاط است.

مدل‌های نیمه‌پارامتری که مدل‌هایی بسیار انعطاف‌پذیرند، ترکیبی از هر دو نوع مدل‌های پارامتری و ناپارامتری هستند. این مدل‌ها زمانی‌که هم بخش پارامتری و هم بخش ناپارامتری در مدل وجود دارد، مفیدند. هدف اصلی این مقاله تحلیل مدل‌های نیمه پارامتری در داده‌های با بعد بالا با حضور نقاط پرت با استفاده از روش لاسو تنک استوار است. در انتها، کارایی برآوردگر پیشنهادی با استفاده از یک داده واقعی در مورد تولید ویتامین ‎lr{B۲}‎ سنجیده می‌شود.