回帰式 - ページ 6

新しいコメント
 

数学のパッケージには、ソフトウェアによる実装はないのでしょうか？

次の質問は、「スクリーンショットはどこですか」です :-)

 
Wikipediaの「Quantile regression」を見ると、statpackへのリンクがあります。
 
Candid:
Wikipediaの「Quantile regression」を見ると、statpackへのリンクがあります。

または上記のリンクからご覧ください。でも、ロシア語は実質的に何もないんです。

なんとなくゆっくり取り上げてみようと思い、質問を繰り返す--。

線形計画法の実装がどこにあるか知っている人、最低でもシンプレックス、でももっと良いこれか？もしかしたら、大学の友人・知人がダブる人がいるかもしれませんね :)私自身は、掘るのが面倒くさいだけです:)

 
j21:

具体的には、多変量回帰に興味があります。 非線形回帰を解くための選択肢を見るのも面白いです。MQLで多変量回帰を解くアルゴリズムは見つかっていません。リンクや指標を提供してくだされば（もちろん手抜きでなければ）最高です。

3時間前の私は、不勉強のため、回帰、MNA、正規分布が何であるかをまだ知りませんでした...。

MQLの多変量線形回帰はこちらで ご覧いただけます。しかし、多変量線形回帰（非線形回帰と同じく差分方程式系を解くだけ（対象関数の偏導関数が0））よりは高度なようです。

私がMNCを正しく理解していれば、それは単に目標関数である分散を最小化することです。もちろん、ターゲットとなる関数も別の定義が可能です。例えば、分散の二乗和ではなく、絶対値の和。ターゲット機能別の効率分析については、まだよく分かっていません。

 
alsu:
線形計画法の実装がどこにあるか知っている人、最低でもシンプレックス、でももっといいのはこれか あれか？大学の友人・知人も手を出しているかもしれませんね:)私自身は、掘るのが面倒くさいだけですが。）
あなたの場合、線形計画問題は何なのか、書いてください。
 
alsu:
....

線形計画法の実装がどこにあるか知っている人、最低でもシンプレックス、でももっといいのはこれか あれか？大学の友人・知人も手を出しているかもしれませんね:)私自身は、掘るのが面倒くさいだけです:)

ざっと見た感じではMatkadecで解くのはとても簡単そうですね。http://www.exponenta.ru/educat/forum/consult/mathcad.asp にまで例があると思います。
 

以下、無条件最小化の数値計算法の実装例について、MQLですぐに実装できるような単純明快な例を参考までに紹介します。

座標降下法による多変数関数の無条件最小化法

勾配法による多変数関数の無条件最小化

 

MatcadはOKです。しかし、線形問題に限定しているため、見かけ上はシンプレックスとなる。列挙の複雑さに問題があると予見しています。

降下法についてですが、滑らかでない関数でも使えるのでしょうか？

 
alsu:

MatcadはOKです。しかし、線形問題に限定しているため、見かけ上はシンプレックスとなる。検索が複雑になるという問題が予見されます。

降下法についてですが、滑らかでない関数でも使えるのでしょうか？

私は実践者であり、理論家ではありません。一般論として問題解決の方法がわからない。問題の条件？

ターゲットとなる機能を明確に定式化することで、解決策を見出すための適切な作業方法を探すことが容易になるのです。

 
hrenfx:

私は実践者であり、理論家ではありません。一般論として問題解決の方法がわからない。問題の条件？

ターゲットとなる機能を明確に定式化することができれば、解決策を見つけるための適切な作業方法を探すことが容易になるのです。

全てはすでに正式決定しています。リンク先のロシア語のものをお読みください（3ページ目の最初のものです）。分位値回帰問題は、線形制約のもとで線形関数の最小 値を求めるという線形計画問題に還元される。

ここで思ったのですが、grad-tはより一般的なので、simplex-methodよりgradient descentの方がうまくいくのではないでしょうか。他の条件がすべて同じであれば、わかっていても繰り返しの回数は減らない。

原理的には、繰り返しの回数を減らすためのヒントを与えてくれる記事です。だから、とりあえず「最適化」されたsimplexを書くことになるだろう。計算量の限界に達したら、さらに考えます: )))))

12345678910111213...16
新しいコメント