問題タブ [robust]

反復的に再重み付けされた最小二乗法を使用して、方程式の係数を推定しようとしています:

y = a0 + a1 * cos(2*pi/365 * x) + b1 * sin(2*pi/365 * x) + c1 * x

IRLS を使用してこの式を当てはめると、エラーが発生します。

どうすればこの問題に対処できますか? IRLS を使用して係数を推定する他の方法はありますか?

物理特性の一部の値に対しては安定しているが、他の値に対しては不安定であるというシステムを理解するのに問題があります。

基本的な例でさえ大いに役立ちます.次元2はまったく問題ありません.

数学的に堅牢な安定性が何を意味するのかを理解するのに問題はありませんが、物理的な例は見つかりません。

実際、私が探しているのは、ロバストな安定マージンが有限であるシステムである可能性が高いです。外部の参照も良いです、事前に感謝します。

2 つの別々のプロセスに属する 2 つのスレッドが同じミューテックス オブジェクトを共有するとします。ミューテックスへのロックを保持しているスレッド A が突然停止した場合。スレッド B がミューテックスを回復してロックを取得するにはどうすればよいでしょうか。他のプラットフォームでは、ミューテックスを堅牢な [pthread_mutexattr_setrobust] として宣言し、[pthread_mutex_consistent] を使用してミューテックスを回復できることを知っています。ただし、これらの機能は AIX 7.1 では使用できません。

私は現在、混合整数線形計画問題に取り組んでおり、R でのロバスト最適化に関するソフトウェア パッケージが利用できるかどうか疑問に思っていました。

前もって感謝します。

次のベクトルがあります。

y=f(x)=m*x+pそして、可能性のある外れ値を無視して、y 対 x に最適な線形関数を取得するために、ロバスト フィットを使用しています。

勾配がつくm = b(2) = 1.0402 +/- 0.0559

および y 切片p = b(1) = 5.1496e-06 +/- 1.6907e-04

stats.se不確実性は、マニュアルによると、係数推定の「標準」誤差であるから取得した値です。しかし、ご覧のとおり、y 切片の不確実性が大きすぎて、意味がないように見えます (取得した不確実性が信頼できない場合、ロバスト フィッティングを使用する意味はありますか?)。これを改善するための助けをいただければ幸いです。

事前にどうもありがとうございました！