Advances in structural modeling robust to outliers in explanatory and response variables
Détails
ID Serval
serval:BIB_6211BBB35D6A
Type
Actes de conférence (partie): contribution originale à la littérature scientifique, publiée à l'occasion de conférences scientifiques, dans un ouvrage de compte-rendu (proceedings), ou dans l'édition spéciale d'un journal reconnu (conference proceedings).
Collection
Publications
Institution
Titre
Advances in structural modeling robust to outliers in explanatory and response variables
Titre de la conférence
The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
Editeur
IEEE
Adresse
Barcelona, Spain
ISBN
978-1-4244-6916-1
Statut éditorial
Publié
Date de publication
07/2010
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Résumé
The robust regression analysis works on data affected by deviations from a general assumption of normality. Currently the field of robust linear regression analysis is well developed and there are number of stable and verified by time methods. In contrast the robust structural modeling and high-order model parameter estimation are still under active development.
Mots-clé
Robustness, Polynomials, Mathematical model, Estimation, Artificial neural networks, Input variables, Generators
Création de la notice
04/08/2017 11:32
Dernière modification de la notice
20/08/2019 14:19
Données d'usage
