Please use this identifier to cite or link to this item: 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-QuadrateRegression g : A --> IR von f beschrieben, wobei g monoton bzgl.einer nicht notwendigerweise vollständigen Präordnung auf A ist. Nebenden theoretischen Grundlagen und dem allgemeinen Fall werden auch dieSpezialfälle der hierarchischen und vollständigen Präordnung beschrieben.Darüber hinaus werden Fehlerabschätzungen zum Optimum angegeben.Sämtliche Algorithmen sind in dem Modul PartOrder implementiert, dessenAnwendung an einem Beispiel kurz beschrieben wird. Das Modul basiertauf 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.ispartofseries|aArbeitspapiere zur mathematischen Wirtschaftsforschung |x187en_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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