کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1148828 | 957852 | 2012 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new approach to statistical efficiency of weighted least squares fitting algorithms for reparameterization of nonlinear regression models
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: A new approach to statistical efficiency of weighted least squares fitting algorithms for reparameterization of nonlinear regression models A new approach to statistical efficiency of weighted least squares fitting algorithms for reparameterization of nonlinear regression models](/preview/png/1148828.png)
چکیده انگلیسی
We study nonlinear least-squares problem that can be transformed to linear problem by change of variables. We derive a general formula for the statistically optimal weights and prove that the resulting linear regression gives an optimal estimate (which satisfies an analogue of the Rao-Cramer lower bound) in the limit of small noise.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 142, Issue 4, April 2012, Pages 1001-1008
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 142, Issue 4, April 2012, Pages 1001-1008
نویسندگان
Shimin Zheng, A.K. Gupta,