哈坎·埃克布洛姆;卡吉·马德森 非线性Huber估计算法。 （英文） Zbl 0677.65148号 比特币 29，第1号，60-76（1989）. 对P.J.Huber先生[稳健统计（1981年；Zbl 0536.62025号)]是对最小二乘估计的修改，旨在减少数据污染的影响。估计值的数值确定需要最小化和，其中（f_j（x））是Huber函数，（f_j\）是参数向量x的（一般为非线性）回归函数。作者提出并研究了此任务的算法。审核人：R.韦格曼 引用于2评论引用于5文件 MSC公司： 65C99个 概率方法，随机微分方程 65日第10天 数值平滑、曲线拟合 62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断） 62J02型 一般非线性回归 关键词：非线性Huber估计;非线性鲁棒参数估计;信赖域法;最小二乘估计;数据污染;回归，回归;算法 引文：Zbl 0536.62025号 软件：算法500 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Ekblom}和\textit{K.Madsen}，BIT 29，No.1，60--76（1989；Zbl 0677.65148） 全文： 内政部 参考文献： [1] J.E.Dennis，《非线性最小二乘法和方程》，载于：《数值分析的最新进展》（编辑：D.A.H.Jacobs），学术出版社，269–3121977年。 [2] R.Dutter和P.J.Huber，非线性鲁棒回归问题的数值方法，J.Stat.Comp。模拟。(1981). ·Zbl 0464.62030号 [3] H.Ekblom，线性模型中Huber估计的程序，数学系。1985-5年，瑞典卢拉大学（1985年）。 [4] H.Ekblom，线性模型中Huber估计的新算法，BIT 28（1988），123–132·Zbl 0642.65100号 ·doi:10.1007/BF01934700 [5] 李高，K.Madsen，鲁棒非线性参数估计，in：in：数值分析1987，D.F.Griffiths和G.A.Watson，eds.，《数学系列170中的皮特曼研究笔记》，英国朗曼，176-1911988。 [6] F.R.Hampel，E.Ronchetti，P.Rousseeuw，W.Stahel，《稳健统计：无限方法》，约翰·威利，纽约，1986年·Zbl 0593.62027号 [7] P.Huber，《稳健统计》，约翰·威利，纽约，1981年。 [8] K.Levenberg，用最小二乘法求解某些问题的方法，夸特。申请。数学。2（1944年）·Zbl 0063.03501号 [9] K.Madsen，非线性近似函数最小化，丹麦技术大学数值分析研究所博士论文，DK2800 Lyngby，（1985）。 [10] A.Marazzi，《关于有界影响回归问题的数值解》（On the Numerical Solutions of Bounded Influence Regression Problems），载于F.de Antonio、N.Lauro和A.Rizzi（eds.），COMPST AT 86：《计算统计学论文集》，Physica Verlag出版社，维也纳，1986年。 [11] D.Marquardt，非线性参数最小二乘估计算法，SIAM J.Appl。数学。(1963). ·Zbl 0112.10505号 [12] J.Moré，信赖域方法算法和软件的最新发展，数学规划，最新进展，（波恩，1982年），斯普林格·弗拉格，1983年。 [13] G.Nagel和H.Wolff，Ein Verfahren zur Minimierung einer Quadratsumme nichtlinearer Funktionen，《生物计量学》第16卷（1974年）·Zbl 0294.65037号 [14] M.R.Osborne，《非线性最小二乘计算的某些方面》，载于《非线性优化的数值方法》（编辑：F.Lootsma）。学术出版社，纽约和伦敦，1972年·Zbl 0284.65051号 [15] D.F.Shanno和K.H.Phua，算法500研究：无约束多元函数的最小化，ACM Trans。数学。软件6（1980），618–622·数字对象标识代码：10.1145/355921.355933 [16] D.F.Shanno和D.M.Roke，稳健回归的数值方法：线性模型，SIAM J.科学统计公司。7 (1986), 86–97. ·兹比尔0615.65148 ·doi:10.1137/0907006 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。