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吉尔·冈萨雷斯-罗德里格斯；安吉拉·布兰科；诺贝托·科拉尔；安娜·科鲁比

凸紧随机集线性回归模型的最小二乘估计。 （英语） Zbl 1131.62058号

高级数据分析。分类。，ADAC公司 1，第1号，67-81（2007）.
摘要：在“值”为\（｛\mathbb｛R｝^p｝\）中凸紧致随机集的变量（即超立方体、球体等）之间考虑简单和多元线性回归模型。我们用集合算法的方法分析这些模型。与随机变量的情况相反，基本仿射变换模型的最小二乘最优解不能为线性回归模型产生合适的估计。首先，我们推导了简单线性回归模型的最小二乘估计，并从理论角度对其进行了检验。此外，还对多元线性回归模型进行了处理，并开发了一种逐步算法，以便在这种情况下找到估计值。本文还考虑了区间值数据线性回归的特殊问题，并通过一个实际例子加以说明。

引用于30文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
2005年第60天 几何概率与随机几何
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
65千5 数值数学规划方法

关键词：

凸紧随机集；支持功能；集合算术方法；点估计；最小二乘法；区间值数据；集值数据
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.González-Rodríguez}等人，《高级数据分析》。分类。，ADAC 1，第1号，67--81（2007；Zbl 1131.62058）
全文： 内政部

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