ロバスト統計最小二乗法では，モデルによる推定値と実測値との誤差に対してその 二乗の平均で全体としてのずれを評価した． この場合，観測されたデータのうち別の要因によるものが存在している 場合，そのような本来ならモデルから外れたデータがパラメータの決定に 大きな影響を与えてしまう． また，たとえデータがフィッティング対象に起因するものであったとしても， その観測値の分布関数がばらつきの激しい（裾の重い）関数である場合は フィテッィングの精度が上がらない．このような状況に対応するために， ロバスト統計と(robust statistics)呼ばれる手法が用いられる． ロバスト統計の中で代表的なものとしてはM-estimatorとLMedS推定がある． M-estimator この手法は最小二乗法では誤差に対して，評価関数 の平均
