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最小一乘估计快速算法
引用本文:吕书龙,刘文丽. 最小一乘估计快速算法[J]. 应用概率统计, 2008, 24(6): 621-630
作者姓名:吕书龙  刘文丽
作者单位:福州大学数学与计算机科学学院,福州,350108
基金项目:福州大学科技发展基金 
摘    要:最小二乘估计容易受奇异点的影响, 最小一乘估计是稳健估计, 可以很好地克服这个缺陷, 但计算困难. 基于非退化模型假设下的稳定极点理论, 本文找到了快速准确求解最小一乘估计的迭代算法,并给出算法的计算过程及与线性规划求解的比较, 较好地解决了最小一乘估计计算难的问题, 使其成为有效的参数估计方法.

关 键 词:最小一乘估计  最小二乘估计  迭代算法.

Quick Algorithm for Least Absolute Deviation Estimator
LU SHULONG,LIU WENLI. Quick Algorithm for Least Absolute Deviation Estimator[J]. Chinese Journal of Applied Probability and Statisties, 2008, 24(6): 621-630
Authors:LU SHULONG  LIU WENLI
Affiliation:Colleage of Mathematics and Computer Science;Fuzhou University;Fuzhou;350108
Abstract:Least square estimator(LSE) is disturbed easily by singular point;least absolute deviation estimator(LADE) can overcome the influence of singular point,but it is difficult in calculation.A convergent algorithm for LADE based on the stable pole theorem of LADE under non-degenerate model is obtained in this paper.The progress of algorithm and comparison of linear programming are derived.Further this algorithm makes LADE more effective.
Keywords:Least absolute deviation  least square  convergent algorithm.  
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