Cálculo eficiente del estimador jackknife agrupado para mínimos cuadrados lineales.

dc.contributorMartínez, Héctor Jairo
dc.contributorSanabria Rivas, Ana María
dc.creatorArévalo Soto, Alexander
dc.date.accessioned2013-07-11T19:39:30Z
dc.date.available2013-07-11T19:39:30Z
dc.date.created2013-07-11T19:39:30Z
dc.date.issued2013-07-11
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/10893/4724
dc.description.abstractEl algoritmo estándar que calcula el Estimador Jackknife para Mínimos Cuadrados Lineales (EJMCL) requiere un número de operaciones del orden O(m2n2) + O(mn3), donde m es el tamaño de la muestra y n es el número de parámetros a estimar, lo cual hace que calcular el EJMCL sea muy costoso computacionalmente hablando. Sin embargo, Martínez & Sanabria, lograron obtener un algoritmo mucho más eficiente, disminuyendo el número de operaciones al orden O(mn)+O(mn2), haciendo posible calcular el EJMCL a un costo considerablemente bajo.
dc.languagespa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectCálculo
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectAnálisis numérico
dc.subjectModelos matemáticos
dc.subjectAlgoritmos (Computadores)
dc.titleCálculo eficiente del estimador jackknife agrupado para mínimos cuadrados lineales.
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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