Statistiken und Big Data linear-programming

Wie löse ich die geringste absolute Abweichung mit der Simplex-Methode?

argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|arg⁡minwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n Aber ich habe keine Ahnung, wie ich es Schritt für Schritt lösen soll, da ich LP-Neuling bin. Hast du irgendeine Idee? Danke im Voraus! BEARBEITEN: Hier ist der letzte Stand, …

12 regression optimization quantile-regression linear-programming least-absolute-deviations

Quantilregression als lineares Programmierproblem formulieren?

Wie formuliere ich die Quantilregression als lineares Programmierproblem? Wenn ich mir das mittlere Quantilproblem anschaue, weiß ich, dass es das ist minimize transforms into minimize s.t.∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|∑i=1neiei≥β0+Xiβ1−Yiei≥−(β0+Xiβ1−Yi)minimize ∑i=1n|β0+Xiβ1−Yi|transforms into minimize ∑i=1neis.t.ei≥β0+Xiβ1−Yiei≥−(β0+Xiβ1−Yi)\begin{align} \text{minimize } & \sum_{i=1}^n |\beta_0 + X_i \beta_1-Y_i|\\ \text{transforms into } & \\ \text{minimize } & \sum_{i=1}^n e_i\\ \text{s.t.} & …

8 regression quantile-regression linear-programming

Als «linear-programming» getaggte Fragen