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dc.contributor.authorHansohm, Jürgenen
dc.date.accessioned2009-01-29T15:09:29Z-
dc.date.available2009-01-29T15:09:29Z-
dc.date.issued2004-
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
dc.language.isogeren
dc.publisher|aUniversität Augsburg, Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie |cAugsburgen
dc.relation.ispartofseries|aArbeitspapiere zur mathematischen Wirtschaftsforschung |x187en
dc.subject.ddc330en
dc.subject.stwMethode der kleinsten Quadrateen
dc.subject.stwMathematische Optimierungen
dc.subject.stwProgrammierungen
dc.subject.stwTheorieen
dc.titleAlgorithmus und Programm zur Bestimmung der monotonen Kleinst-Quadrate Lösung bei partiellen Präordnungen-
dc.typeWorking Paperen
dc.identifier.ppn477195490en
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:augamw:187en

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