Kim，Jiwoong 一种快速的坐标最小距离估计算法。 （英语） Zbl 07192563号 J.统计计算。模拟 88，第3期，482-497（2018）. 小结：由于距离函数的复杂性，将最小距离（MD）估计方法应用于线性回归模型以估计回归参数是一个困难且耗时的过程，因此计算成本很高。为了解决计算量大的问题，本文提出了一种快速算法，该算法充分利用了坐标系最小化技术来获得MD估计量。基于所提算法并用Rcpp编写的R包（KoulMde）可在线使用。 引用于2文件 MSC公司： 62G05型 非参数估计 62G08号 非参数回归和分位数回归 6220国集团 非参数推理的渐近性质 关键词：协调最小化;线性回归模型;最小距离估计 软件：R（右）;卢比;NEWUOA公司;库尔姆德 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Kim}，J.统计计算。模拟88，第3期，482--497（2018；Zbl 07192563） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 沃尔福威茨J.最小距离估计方法。数学统计年鉴。1957;28:75-88. doi:10.1214/aoms/117707038[交叉引用]，[谷歌学者]·Zbl 0086.35403号 [2] 帕尔WC，舒卡尼WR。最小距离和稳健估计。美国统计协会杂志，1979年；75:616-624. doi:10.1080/01621459.1980.10477522[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0481.62031号 [3] Koul HL，DeWet T.线性回归模型中的最小距离估计。安·统计师。1983;11:921-932. doi:10.1214/aos/1176346258[Crosref]，[Web of Science®]，[谷歌学者]·Zbl 0521.62023号 [4] 库尔HL。误差分布未知的线性回归中的最小距离估计。统计Probab Lett。1985;3:1-8. doi:10.1016/0167-7152（85）90002-1[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·兹伯利0582.62022 [5] 库尔HL。非线性动力学模型中的加权经验过程。柏林：施普林格；2002.【Crossref】，【谷歌学者】·Zbl 1007.62047号 [6] 加性效应离群值模型中的最小距离估计。安·统计师。1991;19:205-228. doi:10.1214/aos/1176347977[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0741.62082号 [7] Dhar SK.线性模型下某些最小L_2距离型估计的计算。通信统计仿真计算。1992;21:203-220. doi:10.1080/03610919208813015[Taylor&Francis Online]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0850.62503号 [8] 库尔HL。一阶自回归中的最小距离估计和良好性检验。安·统计师。1986;14:1194-1213. doi:10.1214/aos/1176350059[Crossref]，[Web of Science®]，[Google学者]·Zbl 0607.62101号 [9] Nocedal J，Wright SJ。数值优化。柏林，纽约：施普林格；2006.[谷歌学者]·兹比尔1104.65059 [10] Yu J，Jin Yu，Vishwanathan SVN，等。机器学习中非光滑凸优化问题的拟Newton方法。《马赫学习研究杂志》，2010年；11:1-57. [Web of Science®]，[Google学者] [11] 鲍威尔·MJD。NEWUOA软件用于无导数的无约束优化。非凸优化。申请。2006;83:255-297. doi:10.1007/0-387-30065-1_16[Crosref]，[谷歌学者]·Zbl 1108.90005号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。