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  1. Journal articles
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Academic literature on the topic 'Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 13 February 2022

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Journal articles on the topic "Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise"

1

De Vegt, ChR. "Ein allgemeines ALGOL-Programm für lineare Ausgleichungen nach der Methode der kleinsten Quadrate." Astronomische Nachrichten 290, no. 5-6 (July 10, 2007): 261–66. http://dx.doi.org/10.1002/asna.19672900508.

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2

Zentgraf, Peter. "Ein neues Verfahren zur Modellierung linearer Systeme." atp magazin 61, no. 11-12 (November 19, 2019): 78–91. http://dx.doi.org/10.17560/atp.v61i11-12.2426.

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Abstract:
Es wird ein Verfahren zum Simulieren von Vorgängen vorgestellt, das auf der Messung des Eingriffs in ein reales System und dessen gemessener Reaktion beruht. Das Verfahren ist vollständig transparent, denn die notwendigen theoretischen Voraussetzungen zum Verständnis des Verfahrens bestehen nur aus Lehrinhalten aus dem Bachelorstudium für Ingenieure: das Lösen linearer DGLs mit konstanten Koeffizienten, die Laplace-Transformation und die Methode der kleinsten Quadrate. Es kommt ohne nichtlineare Optimierer oder Iterationen aus, weil die Lösung in zwei analytischen Gleichungen ausgedrückt werden kann. Das Verfahren hat in der Praxis ein großes Einsatzspektrum, denn es ist auf stabile und instabile Systeme mit und ohne Dämpfung anwendbar. Für die Wahl des Eingangssignals gibt es keine Einschränkung und die Anfangsbedingungen können mitgeschätzt werden. Das Verfahren kann im offenen und im geschlossenen Regelkreis eingesetzt werden.
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3

Schneeweiß, Hans. "Eine Bemerkung zur reduzierten Form rekursiver Modelle / Note on the Reduced Form of Recursive Models." Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 215, no. 5 (January 1, 1996). http://dx.doi.org/10.1515/jbnst-1996-0507.

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Abstract:
ZusammenfassungDie für Prognosen wichtige reduzierte Form eines ökonometrischen Modells läßt sich auf zweierlei Weise schätzen: entweder direkt nach der Methode der kleinsten Quadrate oder indirekt durch Schätzung der Strukturform des Modells und nachträgliche Auflösung nach den endogenen Variablen. Der zweite Weg führt zu asymptotisch besseren Schätzungen, falls die Strukturform asymptotisch effizient geschätzt wird. Liegt die Strukturform als rekursives Modell vor, dann kann sie schon mittels der Methode der kleinsten Quadrate effizient geschätzt werden. In diesem Fall ist die indirekt gewonnene Schätzung der reduzierten Form nicht nur asymptotisch, sondern - unter einer Zusatzannahme - auch für kleine Stichproben im Vergleich zur direkten Schätzung effizient. Für dieses schon bei Kozák (1988) und allgemein bei Schneeweiß (1996) bewiesene Ergebnis wird ein neuer Beweis geliefert. Zugleich wird auf ein ökonometrisches Beispiel bei Gollnick (1957) verwiesen.
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4

Sheynin, Oscar. "Gauss and the Method of the Least Squares / Gauß und die Methode der kleinsten Quadrate." Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 219, no. 3-4 (January 1, 1999). http://dx.doi.org/10.1515/jbnst-1999-3-429.

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Abstract:
SummaryThe following article describes the history of the discovery of the method of least squares. Carl Friedrich Gauss (1777-1855) developed this method and applied it at first in astronomy and geodesy. In recent time this method became important to the analysis of statistical data in economics and social sciences and to the application of statistical methods in econometrics.The author describes both justifications of the method and lists several fields where Gauss applied the principle of the yet non-existing method of the least squares before Legendre’a relevant publication of 1805. He also establishes that, contrary to a recently formulated opinion, Gauss had indeed communicated his discovery, again before 1805, to several colleagues.
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Dissertations / Theses on the topic "Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise"

1

Turkedjiev, Plamen. "Numerical methods for backward stochastic differential equations of quadratic and locally Lipschitz type." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, 2013. http://dx.doi.org/10.18452/16784.

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Abstract:
Der Fokus dieser Dissertation liegt darauf, effiziente numerische Methode für ungekoppelte lokal Lipschitz-stetige und quadratische stochastische Vorwärts-Rückwärtsdifferenzialgleichungen (BSDE) mit Endbedingungen von schwacher Regularität zu entwickeln. Obwohl BSDE viele Anwendungen in der Theorie der Finanzmathematik, der stochastischen Kontrolle und der partiellen Differenzialgleichungen haben, gibt es bisher nur wenige numerische Methoden. Drei neue auf Monte-Carlo- Simulationen basierende Algorithmen werden entwickelt. Die in der zeitdiskreten Approximation zu lösenden bedingten Erwartungen werden mittels der Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise berechnet. Ein Vorteil dieser Algorithmen ist, dass sie als Eingabe nur Simulationen eines Vorwärtsprozesses X und der Brownschen Bewegung benötigen. Da sie auf modellfreien Abschätzungen aufbauen, benötigen die hier vorgestellten Verfahren nur sehr schwache Bedingungen an den Prozess X. Daher können sie auf sehr allgemeinen Wahrscheinlichkeitsräumen angewendet werden. Für die drei numerischen Algorithmen werden explizite maximale Fehlerabschätzungen berechnet. Die Algorithmen werden dann auf Basis dieser maximalen Fehler kalibriert und die Komplexität der Algorithmen wird berechnet. Mithilfe einer zeitlich lokalen Abschneidung des Treibers der BSDE werden quadratische BSDE auf lokal Lipschitz-stetige BSDE zurückgeführt. Es wird gezeigt, dass die Komplexität der Algorithmen im lokal Lipschitz-stetigen Fall vergleichbar zu ihrer Komplexität im global Lipschitz-stetigen Fall ist. Es wird auch gezeigt, dass der Vergleich mit bereits für Lipschitz-stetige BSDE existierenden Methoden für die hier vorgestellten Algorithmen positiv ausfällt.
The focus of the thesis is to develop efficient numerical schemes for quadratic and locally Lipschitz decoupled forward-backward stochastic differential equations (BSDEs). The terminal conditions satisfy weak regularity conditions. Although BSDEs have valuable applications in the theory of financial mathematics, stochastic control and partial differential equations, few efficient numerical schemes are available. Three algorithms based on Monte Carlo simulation are developed. Starting from a discrete time scheme, least-square regression is used to approximate conditional expectation. One benefit of these schemes is that they require as an input only the simulations of an explanatory process X and a Brownian motion W. Due to the use of distribution-free tools, one requires only very weak conditions on the explanatory process X, meaning that these methods can be applied to very general probability spaces. Explicit upper bounds for the error are obtained. The algorithms are then calibrated systematically based on the upper bounds of the error and the complexity is computed. Using a time-local truncation of the BSDE driver, the quadratic BSDE is reduced to a locally Lipschitz BSDE, and it is shown that the complexity of the algorithms for the locally Lipschitz BSDE is the same as that of the algorithm of a uniformly Lipschitz BSDE. It is also shown that these algorithms are competitive compared to other available algorithms for uniformly Lipschitz BSDEs.
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2

Kupferer, Stephan. "Anwendung der Total-Least-Squares-Technik bei geodätischen Problemstellungen." Karlsruhe : Univ.-Verl. Karlsruhe, 2005. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?idn=97644576X.

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3

Maquignon, Axel. "Testing for Predictability Methods of Least Autocorrelation /." St. Gallen, 2006. http://www.biblio.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/wwwDisplayIdentifier/02914406001/$FILE/02914406001.pdf.

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4

Gamboni, Claudia. "Sind Mikrokredite ein wirksames Mittel gegen Armut? Ein Cross-Country-Vergleich /." St. Gallen, 2006. http://www.biblio.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/wwwDisplayIdentifier/02604593002/$FILE/02604593002.pdf.

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5

Kattelans, Thorsten. "The least squares spectral collocation method for incompressible flows." Berlin Köster, 2009. http://d-nb.info/997987812/04.

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6

Stocker, Toni Clemens. "On the asymptotic properties of the OLS estimator in regression models with fractionally integrated regressors and errors." [S.l. : s.n.], 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:352-opus-57370.

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7

Spreen, Alexa Florentine. "Determinanten der Nutzerzufriedenheit mit journalistischem Paid-Content im WWW eine empirische Analyse anhand des Partial-least-Squares-Verfahrens." Hamburg Kovač, 2008. http://d-nb.info/993422772/04.

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8

Schill, Daniel. "Der Einfluss von Kontingenzvariablen auf den Projekterfolg." St. Gallen, 2008. http://www.biblio.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/wwwDisplayIdentifier/02607893003/$FILE/02607893003.pdf.

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9

Bertone, Philippe. "Macroeconomic Influences on Beta." St. Gallen, 2006. http://www.biblio.unisg.ch/org/biblio/edoc.nsf/wwwDisplayIdentifier/00637421002/$FILE/00637421002.pdf.

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10

Stahl, Christoph. "Ein stark konsistenter Kleinst-Quadrate-Schätzer in einem linearen Fuzzy-Regressionsmodell mit fuzzy Parametern und fuzzy abhängigen Variablen." [S.l.] : [s.n.], 2004. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=972312188.

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More sources

Books on the topic "Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise"

1

Numerical data fitting in dynamical systems: A practical introduction with applications and software. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2002.

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2

Cappilleri, Alfons. Einführung in die Ausgleichungsrechnung: Methode der Kleinsten Quadrate (Classic Reprint) (German Edition). Forgotten Books, 2018.

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3

Die lehre von der aufstellung empirischer formeln mit hilfe der methode der kleinsten quadrate für mathematiker, physiker, techniker. Leipzig: B. G. Teubner, 1991.

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4

Least Squares Data Fitting With Applications. Johns Hopkins University Press, 2012.

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5

Schittkowski, Klaus. Numerical Data Fitting in Dynamical Systems. Not Avail, 2003.

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6

Schittkowski, Klaus. Numerical Data Fitting in Dynamical Systems: A Practical Introduction with Applications and Software (Applied Optimization). Springer, 2002.

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7

Sayed, Ali H., Thomas Kailath, and Babak Hassibi. Linear Estimation. Prentice Hall, 2000.

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8

Sayed, Ali H., Thomas Kailath, and Babak Hassibi. Linear Estimation. Prentice Hall, 2000.

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Book chapters on the topic "Methode der kleinsten Quadrate näherungsweise"

1

Blobel, Volker, and Erich Lohrmann. "Methode der kleinsten Quadrate." In Teubner Studienbücher Physik, 212–38. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1998. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-05690-4_7.

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2

Anderson, Oskar, Werner Popp, Manfred Schaffranek, Dieter Steinmetz, and Horst Stenger. "Methode der Kleinsten Quadrate." In Springer-Lehrbuch, 239–45. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-59162-4_17.

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3

Papageorgiou, Markos, Marion Leibold, and Martin Buss. "Methode der kleinsten Quadrate." In Optimierung, 121–38. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-34013-3_6.

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4

Papageorgiou, Markos, Marion Leibold, and Martin Buss. "Methode der kleinsten Quadrate." In Optimierung, 133–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46936-1_6.

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5

Schwarz, Hans Rudolf, and Norbert Köckler. "Ausgleichsprobleme, Methode der kleinsten Quadrate." In Numerische Mathematik, 274–306. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8348-8166-3_7.

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6

Brandt, Siegmund. "Die Methode der kleinsten Quadrate." In Datenanalyse für Naturwissenschaftler und Ingenieure, 201–56. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37664-1_9.

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7

Brandt, Siegmund. "Die Methode der kleinsten Quadrate." In essentials, 21–28. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-10069-8_4.

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8

Bühler, Walter K. "Die Methode der kleinsten Quadrate." In Gauss, 134–37. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1987. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-51443-2_22.

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9

Schwarz, Hans-Rudolf, and Norbert Köckler. "Ausgleichsprobleme, Methode der kleinsten Quadrate." In Numerische Mathematik, 271–303. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-96814-2_7.

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10

Schwarz, Hans Rudolf. "Ausgleichsprobleme, Methode der kleinsten Quadrate." In Numerische Mathematik, 296–330. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-94127-5_7.

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