它 ( rlm) 用于稳健的线性模型。它在 Venables & Ripley 中有描述。但是，稳健计算的细节不适合“简短回答”：您需要查看 Ripley、Tukey 和其他人的几篇论文。

它是一种使用M-estimators的稳健回归形式。

查看 Ripley 的这篇论文以获取更多信息： http: //www.stats.ox.ac.uk/pub/StatMeth/Robust.pdf

lm 函数使用普通最小二乘 (OLS) 方法来减少残差。而 rlm 函数使用 M-estimators。OLS 对异常值非常敏感，而 M 估计方法则不然。

简短的回答：
在rlm()中，积分不被平等对待。每个点的权重将在迭代过程中进行调整。rlm()对异常值不太敏感，因为异常值会减轻权重。

如果您想要一个简短的数学答案，我建议您阅读约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院提供的文章