Robust Regression: Analysis and Applications characterizes robust estimators in terms of how much they weight each observation discusses generalized properties of Lp-estimators. Includes an algorithm for identifying outliers using least absolute value criterion in regression modeling reviews redescending M-estimators studies Li linear regression proposes the best linear unbiased estimators for fixed parameters and random errors in the mixed linear model summarizes known properties of Li estimators for time series analysis examines ordinary least squares, latent root regression, and a robust regression weighting scheme and evaluates results from five different robust ridge regression estimators.
Płać wygodnie kartą, Klarną, Apple Pay lub Google Pay. Nie jesteś zadowolony? Zawsze masz 14-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy. Więcej przeczytasz w naszych warunkach. Masz pytania? Napisz do nas na hello@memmo.org.
Memmo ułatwia naukę – gdziekolwiek jesteś na świecie. U nas znajdziesz podręczniki i sprytne narzędzia do nauki w jednym miejscu: streszczenia, quizy, podcasty i fiszki. A do tego Ted, Twój kumpel do nauki, który odpowie na wszystko, co Cię nurtuje. Ponad 50 000 studentów już tu się uczy – stworzone, byś uczył się szybciej i mniej stresował.