Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"mínimos cuadrados no lineales"'
Autor:
Estefania Aguirre-Zapata, Jose Garcia-Tirado, Humberto Morales, Fernando di Sciascio, Adriana N. Amicarelli
Publikováno v:
Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 20, Iss 1, Pp 68-79 (2022)
Lobesia botrana (L. botrana), es una plaga cuarentenaria que provoca danos a la vid, y genera perdidas económicas para la región de Cuyo en Argentina. Diferentes investigaciones han buscado salvaguardar la integridad de los viñedos, generando sist
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d1b32ce4129241efb732e2ead73a7005
DETECCIÓN DE DATOS EXTREMOS Y DE MULTICOLINEALIDAD EN MODELOS NO LINEALES UNA INTERFAZ GRÁFICA EN RR
Publikováno v:
Revista de la Facultad de Ciencias, Vol 5, Iss 1, Pp 111-123 (2016)
El análisis de regresión es una herramienta ampliamente usada en el trabajo estadístico aplicado. En este análisis, la presencia de datos extremos o la existencia de multicolinealidad pueden introducir serias distorsiones en la estimación de par
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b6590a92cb024fe198a045ab57ee1a61
Autor:
Lazo Paz, Diego Alonso
Publikováno v:
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Repositorio Institucional-UNSA
UNSA-Institucional
Universidad Nacional de San Agustín
instacron:UNSA
Repositorio Institucional-UNSA
UNSA-Institucional
Universidad Nacional de San Agustín
instacron:UNSA
En este trabajo se analizó y estimó el modelo de difusión de Bass aplicado a diferentes casos reales. Se utilizó los algoritmos de Levenberg-Marquardt (LM) y Gauss-Newton (GN) para encontrar la solución del problema de Mínimos Cuadrados No Line
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::ee95963709f9f07aadf75ece33dd1724
Publikováno v:
Repositorio UdeA
Universidad de Antioquia
instacron:Universidad de Antioquia
Revista de la Facultad de Ciencias, Vol 5, Iss 1, Pp 111-123 (2016)
Universidad de Antioquia
instacron:Universidad de Antioquia
Revista de la Facultad de Ciencias, Vol 5, Iss 1, Pp 111-123 (2016)
RESUMEN: El análisis de regresión es una herramienta ampliamente usada en el trabajo estadístico aplicado. En este análisis, la presencia de datos extremos o la existencia de multicolinealidad pueden introducir serias distorsiones en la estimaci
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d92b9f58b8896e17baeeae8c278599e2
Publikováno v:
Revista de Ciencias, Volume: 20, Issue: 2, Pages: 39-54, Published: DEC 2016
Repositorio Digital Univalle
Universidad del Valle
instacron:Universidad del Valle
Repositorio Digital Univalle
Universidad del Valle
instacron:Universidad del Valle
Resumen Teniendo en cuenta la estructura especial de la matriz hessiana del logaritmo de la función de verosimilitud análoga a la estructura encontrada en problemas de mínimos cuadrados no lineales, se propone el método BFGS estructurado para el
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1f9a82cf8338da69128cdd0963f1b6bd
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-19352016000200039&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-19352016000200039&lng=en&tlng=en
Autor:
Ortiz Laso, Zaira
Publikováno v:
UCrea Repositorio Abierto de la Universidad de Cantabria
Universidad de Cantabria (UC)
Universidad de Cantabria (UC)
RESUMEN: A lo largo de la historia, el hombre ha intentado hacer predicciones en diversas áreas, como la demografía, economía, química, biología, meteorología... Uno de los modelos más exitosos y conocidos en este campo ha sido el modelo de Ma
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::9e1a38a362843b5f0a140939f9b80c02
http://hdl.handle.net/10902/7977
http://hdl.handle.net/10902/7977
Publikováno v:
Revista de Ciencias, Volume: 18, Issue: 2, Pages: 131-150, Published: DEC 2014
Repositorio Digital Univalle
Universidad del Valle
instacron:Universidad del Valle
Repositorio Digital Univalle
Universidad del Valle
instacron:Universidad del Valle
Dentro del grupo de modelos de redes neuronales artificiales está el perceptrón multicapa: una red neuronal unidireccional constituida por tres o más capas, cuyo entrenamiento se hace mediante un algoritmo denominado retro-propagacion de errores.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::1acd9988cded6d32bd9baa6cd0b93338
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-19352014000200010&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-19352014000200010&lng=en&tlng=en