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增删数据场合最小二乘估计算法的比较研究 被引量:3
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作者 魏艳华 王丙参 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期30-33,共4页
给出了增删数据场合多元线性回归模型参数最小二乘估计的两种算法—递推算法和Givens变换法,二者都利用已有的结果,减少计算量.递推算法给出预测误差的关系式,可直接比较预测误差大小;Givens变换法不能直接导出预测误差的关系式,但更容... 给出了增删数据场合多元线性回归模型参数最小二乘估计的两种算法—递推算法和Givens变换法,二者都利用已有的结果,减少计算量.递推算法给出预测误差的关系式,可直接比较预测误差大小;Givens变换法不能直接导出预测误差的关系式,但更容易算出残差平方和,可通过比较残差平方和大小比较增删数据前后参数估计的好坏. 展开更多
关键词 增删数据 最小二乘估计 递推算 givens变换法
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