A NEURAL NETWORK APPROACH TO MINMAD REGRESSION PROBLEM CAN BE FORMULATED A GOAL PROGRAMMING MODEL

SHILPI SHARMA; HEMALATHA VISISTHA; S. D. SHARMA; G. RAVINDRA BABU

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A NEURAL NETWORK APPROACH TO MINMAD REGRESSION PROBLEM CAN BE FORMULATED A GOAL PROGRAMMING MODEL

机译：可以将针对最小回归问题的神经网络方法构建为目标编程模型

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In this paper, we propose the Minimum Mean Absolute Deviations (MINMAD) (or the minimum of sum of absolute errors (MSAE)) criterion for estimating the unknown parameters of a multivariate multiple linear regressions model. It is less sensitive to outliers

机译：在本文中，我们提出了用于估计多元多元线性回归模型未知参数的最小平均绝对偏差（MINMAD）（或绝对绝对误差之和（MSAE）的最小值）标准。它对异常值不那么敏感

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来源
《Acta Ciencia Indica. Mathematics》 |2008年第1期|p.97-106|共10页
作者
SHILPI SHARMA; HEMALATHA VISISTHA; S. D. SHARMA; G. RAVINDRA BABU;
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作者单位

Dept, of Mathematics, CCS University, Meerut (U.P.), India;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自然科学总论;
关键词

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