Cálculo eficiente del estimador jackknife agrupado para mínimos cuadrados lineales.

El algoritmo estándar que calcula el Estimador Jackknife para Mínimos Cuadrados Lineales (EJMCL) requiere un número de operaciones del orden O(m2n2) + O(mn3), donde m es el tamaño de la muestra y n es el número de parámetros a estimar, lo cual hace que calcular el EJMCL sea muy costoso computacionalmente hablando. Sin embargo, Martínez & Sanabria, lograron obtener un algoritmo mucho más eficiente, disminuyendo el número de operaciones al orden O(mn)+O(mn2), haciendo posible calcular el EJMCL a un costo considerablemente bajo

• Autores: Arévalo Soto, Alexander
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2011
• Institución: Universidad del Valle
• Repositorio: Repositorio Digital Univalle
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/19041
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10893/19041
• Palabra clave: Cálculo; Algoritmos; Análisis numérico; Modelos matemáticos; Algoritmos (Computadores); Teoria matematica; Matemáticas
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2