liu.seSearch for publications in DiVA
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
An O(n2) algorithm for isotonic regression problems
Linköpings universitet, Matematiska institutionen, Optimeringslära. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.ORCID-id: 0000-0003-1836-4200
Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, Statistik. Linköpings universitet, Filosofiska fakulteten.
Linköpings universitet, Institutionen för datavetenskap, Statistik. Linköpings universitet, Filosofiska fakulteten.
Linköpings universitet, Matematiska institutionen, Statistik. Linköpings universitet, Filosofiska fakulteten.
2006 (engelsk)Inngår i: Large-Scale Nonlinear Optimization / [ed] G. Di Pillo and M. Roma, Springer-Verlag , 2006, s. 25-33Kapittel i bok, del av antologi (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

Large-Scale Nonlinear Optimization reviews and discusses recent advances in the development of methods and algorithms for nonlinear optimization and its applications, focusing on the large-dimensional case, the current forefront of much research.

The chapters of the book, authored by some of the most active and well-known researchers in nonlinear optimization, give an updated overview of the field from different and complementary standpoints, including theoretical analysis, algorithmic development, implementation issues and applications

sted, utgiver, år, opplag, sider
Springer-Verlag , 2006. s. 25-33
Serie
Nonconvex Optimization and Its Applications ; 83
Emneord [en]
Quadratic programming, large scale optimization, least distance problem, isotonic regression, pool-adjacent-violators algorithm
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-60581ISBN: 978-0-387-30063-4 (tryckt)ISBN: 0-387-3-0065-1 OAI: oai:DiVA.org:liu-60581DiVA, id: diva2:357983
Tilgjengelig fra: 2010-10-20 Laget: 2010-10-20 Sist oppdatert: 2015-06-02bibliografisk kontrollert
Inngår i avhandling
1. Monotonic regression for large multivariate datasets
Åpne denne publikasjonen i ny fane eller vindu >>Monotonic regression for large multivariate datasets
2010 (engelsk)Doktoravhandling, med artikler (Annet vitenskapelig)
Alternativ tittel[sv]
Monoton regression för stora multivariata datamateriaI
Abstract [en]

Monotonic regression is a non-parametric statistical method that is designed especially for applications in which the expected value of a response variable increases or decreases in one or more explanatory variables. Such applications can be found in business, physics, biology, medicine, signal processing, and other areas. Inasmuch as many of the collected datasets can contain a very large number of multivariate observations, there is a strong need for efficient numerical algorithms. Here, we present new methods that make it feasible to fit monotonic functions to more than one hundred thousand data points. By simulation, we show that our algorithms have high accuracy and represent  considerable improvements with respect to computational time and memory requirements. In particular , we demonstrate how segmentation of a large-scale problem can greatly improve the performance of existing algorithms. Moreover, we show how the uncertainty of a monotonic regression model can be estimated. One of the procedures we developed can be employed to estimate the variance of the random error present in the observed response. Other procedures are based on resampling  techniques and can provide confidence intervals for the expected response at given levels of a set of predictors.

Abstract [sv]

Monoton regression är en icke-parametrisk statistisk metod som är utvecklad speciellt för tillämpningar i vilka det förväntade värdet aven responsvariabel ökar eller minskar med en eller flera förklaringsvariabler. Sådana tillämpningar finns inom företagsekonomi, fysik, biologi, medicin, signalbehandling och andra områden. Eftersom många insamlade datamaterial kan innehålla ett mycket stort antal multivariata observationer finns ett starkt behov av effektiva numeriska algoritmer. Här presenterar vi nya metoder som gör det möjligt att anpassa monotona funktioner till mer än 100000 datapunkter. Genom simulering visar vi. att våra algoritmer har hög noggrannhet och innebär betydande förbättringar med avseende på beräkningstid och krav på minnesutrymme. Speciellt visar vi hur segmentering av ett storskaligt problem starkt kan förbättra existerande algoritmer. Dessutom visar vi hur osäkerheten aven monoton regressions modell kan uppskattas. En av de metoder vi utvecklat kan användas för att uppskatta variansen för de slumpkomponenter som kan finnas i den observerade responsvariabeln. Andra metoder, baserade på s.k. återsampling, kan ge konfidensintervall för den förväntade responsen för givna värden på ett antal prediktorer.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Linköping: Linköping University Electronic Press, 2010. s. 75
Serie
Linköping Studies in Statistics, ISSN 1651-1700 ; 11Linköping Studies in Arts and Science, ISSN 0282-9800 ; 514
HSV kategori
Identifikatorer
urn:nbn:se:liu:diva-65349 (URN)978-91-7393-412-1 (ISBN)
Disputas
2010-04-16, Glashuset, Building B, Campus Valla, Linköpings universitet, Linköping, 13:15 (engelsk)
Opponent
Tilgjengelig fra: 2011-02-04 Laget: 2011-02-04 Sist oppdatert: 2012-11-08bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

Fulltekst mangler i DiVA

Andre lenker

find book at a swedish library/hitta boken i ett svenskt bibliotekläs utdrag

Personposter BETA

Burdakov, OlegSysoev, OlegGrimvall, AndersHussian, Mohammed

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Burdakov, OlegSysoev, OlegGrimvall, AndersHussian, Mohammed
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar

isbn
urn-nbn

Altmetric

isbn
urn-nbn
Totalt: 278 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf