稳健回归是在多重线性回归中处理异常点和异方差的有效方法。以下是关于稳健回归在R中的实现和应用的详细解答：
稳健回归的目的：
当数据中存在异常点或者异方差时，传统的最小二乘法参数估计可能会产生偏差。稳健回归旨在通过更加稳健的参数估计方法来拟合模型，以减少数据波动对估计结果的影响。
常用的稳健回归方法：
最小绝对值回归最小中位数二乘法最小截尾二乘法M估计S估计MM估计：因其能够提供高效且具有高崩溃点的估计而备受青睐。
R中实现稳健回归的常用函数：
rlm{MASS}：最早的广泛可用的鲁棒线性模型实现之一，采用MM估计。lmrob{robustbase}：使用最新的快速S算法和异方差及自相关修正标准误差。lmRob{robust}：采用Maronna和Yohai的MS算法，当预测变量中包含因子时，可以自动应用。
在R中应用lmrob函数实现MM稳健估计：
首先加载robustbase库。使用lmrob函数指定模型公式和数据集，并设置method参数为”MM”。执行summary函数获取模型的稳健回归结果、决定系数、校正的决定系数等信息。
lmrob函数的输出解读：
包括模型的稳健回归结果。决定系数和校正的决定系数，用于评估模型的拟合优度。模型的迭代次数，表示模型通过迭代重加权最小二乘法达到了收敛。模型采用的算法信息。
通过以上方法，可以在R中实现多重线性回归的稳健估计，以应对数据中的异常点和异方差问题。