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http://hdl.handle.net/10419/22820
  

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dc.contributor.authorHansohm, Jürgenen_US
dc.date.accessioned2009-01-29T15:09:29Z-
dc.date.available2009-01-29T15:09:29Z-
dc.date.issued2004en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/22820-
dc.description.abstractSei A = {1, . . . , n} eine endliche Menge und f : A --> IR gegeben. Im folgenden Beitrag werden Algorithmen zur Ermittlung der Kleinst-Quadrate Regression g : A --> IR von f beschrieben, wobei g monoton bzgl. einer nicht notwendigerweise vollständigen Präordnung auf A ist. Neben den theoretischen Grundlagen und dem allgemeinen Fall werden auch die Spezialfälle der hierarchischen und vollständigen Präordnung beschrieben. Darüber hinaus werden Fehlerabschätzungen zum Optimum angegeben. Sämtliche Algorithmen sind in dem Modul PartOrder implementiert, dessen Anwendung an einem Beispiel kurz beschrieben wird. Das Modul basiert auf dem .NET Framework und kann unter verschiedenen Programmiersprachen (Visual Basic, C++, C#, etc.) aufgerufen werden.en_US
dc.language.isogeren_US
dc.publisheren_US
dc.relation.ispartofseriesArbeitspapiere zur mathematischen Wirtschaftsforschung 187en_US
dc.subject.ddc330en_US
dc.subject.stwMethode der kleinsten Quadrateen_US
dc.subject.stwMathematische Optimierungen_US
dc.subject.stwProgrammierungen_US
dc.subject.stwTheorieen_US
dc.titleAlgorithmus und Programm zur Bestimmung der monotonen Kleinst-Quadrate Lösung bei partiellen Präordnungenen_US
dc.typeWorking Paperen_US
dc.identifier.ppn477195490en_US
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen-
dc.identifier.repecRePEc:zbw:augamw:187-
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