Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

O estymacji funkcji parametrycznych w słabo osobliwym modelu liniowym z ograniczeniami liniowymi nierównościowymi

Tytuł:
O estymacji funkcji parametrycznych w słabo osobliwym modelu liniowym z ograniczeniami liniowymi nierównościowymi
Autorzy:
Kłaczyński, Krzysztof
Data publikacji:
1994
Słowa kluczowe:
linear regression
mathematical programming
model liniowy
programowanie matematyczne
estymacja funkcji parametrycznych
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In this paper, the problem of ICGLS (Inequality Constrained Generalized Least Squares) estimation of a given set function K in the weakly singular model M={y, X| A > b, ^2V} is considered. The ICGLS estimator is not linear and it is expressed in a form of at most of 2^m formulae, where m denotes a number of rows in the matrix A. For a given vector y the one of these formulae can be used. On the basis of the Kuhn-Tucker optimality conditions, necessary and sufficient conditions for a vector Kβ^t to be the ICGLS estimator of Kβ are presented. The estimators are given in explicit form.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies