Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103040
Название: Linear regression modeling in monitoring tasks based on the method of least absolute deviations
Авторы: Tyrsin, A.
Azaryan, A.
Дата публикации: 2021
Издатель: American Institute of Physics Inc.
Библиографическое описание: Tyrsin A. Linear regression modeling in monitoring tasks based on the method of least absolute deviations / A. Tyrsin, A. Azaryan. — DOI 10.1063/5.0041859 // AIP Conference Proceedings. — 2021. — Vol. 2333. — 090013.
Аннотация: Algorithm for the exact solution of the problem of estimating the parameters of linear regression models by the least absolute deviations method is described. It is based on the descent through the nodal straight lines. This algorithm significantly outperforms other well-known methods of solving the problem and it can be effectively used in practice. The computational complexity of the descent algorithm through the nodal straight lines is assessed. © 2021 Author(s).
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103040
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Идентификатор SCOPUS: 85102728608
Идентификатор WOS: 000664205600068
Идентификатор PURE: 21042933
740a9afd-5e57-4c12-a0c4-adeff667440b
ISSN: 0094243X
ISBN: 9780735440777
DOI: 10.1063/5.0041859
Сведения о поддержке: The research was supported by a grant from the Russian Fund of Fundamental Research, project no. 20-41-660008.
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85102728608.pdf480,39 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.