Robust Regression Analysis and Applications
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
20.05.2019
Verlag
Taylor & Francis eBooksSeitenzahl
310 (Printausgabe)
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
EAN
9781351418287
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.
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