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 computacional...

Full description

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
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description 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
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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 bajoPregradoMATEMÁTICO(A)1 recurso en linea (49 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleColombiaFACULTADES DE CIENCIAS NATURALES Y EXACTASMATEMÁTICASCálculoAlgoritmosAnálisis numéricoModelos matemáticosAlgoritmos (Computadores)Teoria matematicaMatemáticasCálculo eficiente del estimador jackknife agrupado para mínimos cuadrados lineales.Trabajo de grado - 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