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Beschreibung
Least squares is probably the best known method for fitting linear models and by far the most widely used. Surprisingly, the discrete L 1 analogue, least absolute deviations (LAD) seems to have been considered first. Possibly the LAD criterion was forced into the background because of the com putational difficulties associated with it. Recently there has been a resurgence of interest in LAD. It… was spurred on by work that has resulted in efficient al gorithms for obtaining LAD fits. Another stimulus came from robust statistics. LAD estimates resist undue effects from a feyv, large errors. Therefore. in addition to being robust, they also make good starting points for other iterative, robust procedures. The LAD criterion has great utility. LAD fits are optimal for linear regressions where the errors are double exponential. However they also have excellent properties well outside this narrow context. In addition they are useful in other linear situations such as time series and multivariate data analysis. Finally, LAD fitting embodies a set of ideas that is important in linear optimization theory and numerical analysis. viii PREFACE In this monograph we will present a unified treatment of the role of LAD techniques in several domains. Some of the material has appeared in recent journal papers and some of it is new. This presentation is organized in the following way. There are three parts, one for Theory, one for Applicatior.s and one for Algorithms. 53,49 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
12.12.2012
Sprache
Englisch
EAN
9781468485769
Herausgeber
Birkhäuser Boston
Serien- oder Bandtitel
Progress in Probability
Sonderedition
Nein
Autor
P- Bloomfield, Steiger
Seitenanzahl
351
Einbandart
Taschenbuch
Buch Untertitel
Theory, Applications and Algorithms
Schlagwörter
algorithms, linear optimization, numerical analysis, optimization, statistics
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
PBW - Angewandte Mathematik
Höhe
2290 mm
Breite
152 cm
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