An analysis of the least median of squares regression problem

Результат исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

The optimization problem that arises out of the least median of squared residuals method in linear regression is analyzed. To simplify the analysis, the problem is replaced by an equivalent one of minimizing the median of absolute residuals. A useful representation of the last problem is given to examine properties of the objective function and estimate the number of its local minima. It is shown that the exact number of local minima is equal to ${p+\lfloor(n-1)/2\rfloor\choose{p}}$, where $p$ is the dimension of the regression model and $n$ is the number of observations. As applications of the results, three algorithms are also outlined.
Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииComputational Statistics Vol. 1: COMPSTAT Proceedings of the 10th Symposium on Computational Statistics, Neuchatel, Switzerland, August 1992
РедакторыY. Dodge, J. Whittaker
ИздательPhysica-Verlag
Страницы471-476
ISBN (электронное издание)978-3-662-26811-7
ISBN (печатное издание)978-3-662-26813-1
DOI
СостояниеОпубликовано - 1992

Предметные области Scopus

  • Статистика, теория вероятности и теория неопределенности
  • Теория оптимизации

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «An analysis of the least median of squares regression problem». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать