Počet záznamů: 1
The least weighted squares estimator in linear regression
- 1.0518359 - ÚI 2020 RIV CZ eng L4 - Software
Tichavský, Jan - Kalina, Jan
The least weighted squares estimator in linear regression.
Interní kód: LWS 1.0 ; 2019
Technické parametry: Kód v Matlabu, spustitelný samostatně podle dokumentace, která je součástí jednotlivých souborů. Spuštění vyžaduje knihovnu fastlts.m. Dostupné pod licencí MIT.
Ekonomické parametry: Jde o dosud první veřejně dostupnou implementaci kódu pro výpočet LWS odhadu v regresi. Software tak výrazně usnadňuje regresní modelování pomocí nástrojů robustních vůči odlehlým hodnotám. Současně lze tuto implementaci LWS odhadu, která je obecná, použít i v kontextu neuronových sítí, kde by byl jiný způsob výpočtu značně složitý.
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: linear regression * robustness * breakdown point * outiers
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
https://github.com/Veragin/LWScode
The least weighted squares (LWS) estimator represents a perspective robust estimator of parameters in the linear regression model. Available theoretical results reveal the estimator to attain (possibly) a high breakdown point. Several empirical results reveal the estimator to be very suitable for real contaminated by outliers, but also for non-contaminated data. So far, there has been however no publicly available implementation of the LWS estimator. The presented software is based on an approximate algorithm, which turns out to yield a reliable approximation to the true solution over a variety of datasets of various sizes and various properties.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0303514
Vědecká data: Github.com
Počet záznamů: 1