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Estimation par les moindres carrés pondérés récursivement

Contenu

Titre (dcterms:title)

fr Estimation par les moindres carrés pondérés récursivement
en Iteratively reweighted least squares estimation

Identifiant (dcterms:identifier)

has curation status (obo:IAO_0000114)

ok

definition (obo:IAO_0000115)

en the iteratively reweighted least squares estimation is a model parameter estimation which is a practical implementation of Weighted Least Squares, where the heterogeneous variances of the errors are estimated from the residuals of the regression model, providing an estimate for the weights. Each successive estimate of the weights improves the estimation of the regression parameters, which in turn are used to compute residuals and update the weights
fr L'estimation des moindres carrés pondérés recursivement est une estimation de paramètre modèle qui est une mise en œuvre pratique des moindres carrés pondérés, où les écarts hétérogènes des erreurs sont estimés à partir des résidus du modèle de régression, en fournissant une estimation pour les poids. Chaque estimation successive des poids améliore l'estimation des paramètres de régression, qui à leur tour sont utilisés pour calculer les résidus et mettre à jour les poids.

editor note (obo:IAO_0000116)

<p>Traduction attest&eacute;e par : <a href="http://Traduction attestée par : http://www.i3s.unice.fr/~pronzato/FichPS/Pronzato-P.pdf" target="_blank">http://www.i3s.unice.fr/~pronzato/FichPS/Pronzato-P.pdf</a></p>

term editor (obo:IAO_0000117)

en Alejandra Gonzalez-Beltran
en Camille Maumet
en Orlaith Burke
en Philippe Rocca-Serra
en Tom Nichols
fr Jean-Marc Meunier

definition source (obo:IAO_0000119)

en Tom Nichols

type (rdf:type)

seeAlso (rdfs:seeAlso)

<p><a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_moindres_carr%C3%A9s" onclick="window.open(this.href, '', 'resizable=yes,status=no,location=no,toolbar=no,menubar=no,fullscreen=no,scrollbars=yes,dependent=no'); return false;">https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_moindres_carr%C3%A9s</a></p>

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