Tại sao không hồi quy mạnh mẽ mọi lúc?

Ví dụ về trang này cho thấy hồi quy đơn giản bị ảnh hưởng rõ rệt bởi các ngoại lệ và điều này có thể khắc phục bằng các kỹ thuật hồi quy mạnh: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Tôi tin rằng lmrob và ltsReg là các kỹ thuật hồi quy mạnh mẽ khác.

Tại sao người ta không nên thực hiện hồi quy mạnh (như rlm hoặc rq) mỗi lần thay vì thực hiện hồi quy đơn giản (lm)? Có bất kỳ nhược điểm của các kỹ thuật hồi quy mạnh mẽ này? Cảm ơn sự sáng suốt của bạn.

Các định lý Gauss-Markov :

Trong một mô hình tuyến tính có lỗi hình cầu (trong đó bao gồm giả định không có ngoại lệ, thông qua phương sai lỗi hữu hạn), OLS có hiệu quả trong một lớp các công cụ ước lượng không thiên vị tuyến tính - có các điều kiện (hạn chế, chắc chắn) theo đó " bạn không thể làm tốt hơn OLS ".