Stochastic Algorithms in Nonlinear Regression

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F00%3A00000034" target="_blank" >RIV/61988987:17310/00:00000034 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Stochastic Algorithms in Nonlinear Regression

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with the use of two stochastic algorithms (modified controlled random search and evolutionary search) in estimating the parameters of nonlinear regression models. The algorithms are experimentally tested on a set of the well-known taskschosen insuch way that most classical techniques based on objective function derivatives fail while treating them. The basic features of the algorithms (rate of convergence and reliability) as wel as their applicability to nonlinear regression models arediscussed in more detail

Název v anglickém jazyce

Stochastic Algorithms in Nonlinear Regression

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the use of two stochastic algorithms (modified controlled random search and evolutionary search) in estimating the parameters of nonlinear regression models. The algorithms are experimentally tested on a set of the well-known taskschosen insuch way that most classical techniques based on objective function derivatives fail while treating them. The basic features of the algorithms (rate of convergence and reliability) as wel as their applicability to nonlinear regression models arediscussed in more detail

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA402%2F00%2F1165" target="_blank" >GA402/00/1165: Modelování vývoje regionálních trhů práce</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2000

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Computational Statistics & Data Analysis

ISSN

0167-9473

e-ISSN

—

Svazek periodika

33

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

—

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—