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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Linear Regression and Matrix Inversion

verfasst von: Kenneth Lange

Erschienen in: Numerical Analysis for Statisticians

Verlag: Springer New York

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Linear regression is the most commonly applied procedure in statistics. This fact alone underscores the importance of solving linear least squares problems quickly and reliably. In addition, iteratively reweighted least squares lies at the heart of a host of other optimization algorithms in statistics. The current chapter features four different methods for solving linear least squares problems: sweeping, Cholesky decomposition, the modified GramSchmidt procedure, and orthogonalization by Householder reflections. Later we take up solution by the singular value decomposition.

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Metadaten
Titel
Linear Regression and Matrix Inversion
verfasst von
Kenneth Lange
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer New York
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4419-5945-4_7

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