در تجزیه و تحلیل مسائل رگرسیونی و به‌ویژه مدل بندی آماری بسیاری از داده‌ها مانند داده‌های اقتصادی، روانشناسی، علوم اجتماعی، علوم پزشکی، مهندسی و غیره با مشکل هم‌خطی در میان متغیرهای پیشگو و حضور نقاط دورافتاده در مجموعه داده‌ها مواجه می‌شویم. در چنین مواقعی برآوردگر کمترین توان‌های دوم معمولی منجر به برآوردگرهای نادقیق می‌شود. برای غلبه بر مشکل مشاهده‌های دورافتاده از روش‌های استوار استفاده می‌شود. همچنین برای حل مشکل هم‌خطی چندگانه استفاده از رگرسیون مرزبندی ‌شده توصیه می‌شود. از طرف دیگر در شرایطی که واریانس خطا‌ها ناهمگن بوده یا خطا‌ها دارای خودهمبستگی باشند، از روش کم‌ترین توان‌های دوم تعمیم‌یافته استفاده می‌شود. در این مقاله ابتدا یک الگوریتم سریع برای محاسبه برآوردگر کم‌ترین توان‌های دوم تعمیم‌یافته پیراسته مرزبندی ‌شده محتمل در مدل رگرسیون نیمه‌پارامتری پیشنهاد شده و سپس با استفاده از شبیه‌سازی به روش مونت کارلو و یک داده واقعی، کارایی برآوردگرهای پیشنهادی سنجیده می‌شود‎.

تداول‌ترین روش برای برآورد پارامترهای مدل رگرسیون خطی، روش کمترین توان‌های دوم معمولی است که علی‌رغم سادگی محاسبه و دستیابی به بهترین برآورد خطی نااریب از پارامترها، گاهی منجر به جواب‌های گمراه‌کننده می‌شود. به عنوان مثال می‌توان به مشکلات ناشی از وجود همخطی و داده‌های دورافتاده در مجموعه داده‌ها اشاره کرد. روش کمترین توان‌های دوم پیراسته که یکی از معروف‌ترین روش‌های رگرسیون استوار است، تاثیر داده‌های دورافتاده را تا حد امکان کم می‌کند. هدف اصلی این مقاله ارائه‌ یک برآورد ستیغی استوار در مدل‌سازی مربوط به داده‌های سن دندانی است.  در بین روش‌هایی که برای تعیین سن استفاده می‌شود، رایج‌ترین روش در سراسر دنیا، روش نوین تعمیم‌یافته دمیرجیان است که بر اساس سخت‌شدگی دندان دائمی در رادیوگرافی پانورامیک بنا شده است. نشان داده شده است که استفاده از برآوردگر ستیغی استوار منجر به کاهش میانگین توان دوم خطای برآورد در مقایسه با برآوردگر کمترین توان‌های دوم معمولی می‌شود. البته برآوردگرهای پیشنهادی در داده‌های شبیه‌سازی‌شده نیز مورد ارزیابی قرار گرفتند.