Publicado
2009-08-28

Comparación de la eficiencia del método de optimización BFGS en C, OX y R para un modelo de regresión no lineal

Efficiency Comparisson for the BFGS Method in C, OX and R for a nonlinear regression model

DOI: https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2009.0002.05
Luz Marina Rondón Poveda

Resumen (es)

En este artículo se presenta una comparación de la eficiencia del método de optimización no linealBFGS cuando es aplicado usando los programas C, Ox y R. Esta comparación se realiza al evaluar el desempeño del método BFGS cuando es usado para obtener las estimativas de máxima verosimilitud de los parámetros de un  modelo de regresión no lineal con errores de distribución normal. La eficiencia del método se estudia usando algunas medidas como, por ejemplo, el número promedio de evaluaciones de la  función y de la derivada de la función requeridas para la convergencia del método.Estas medidas se obtienen usando simulación de Monte Carlo.
Palabras clave (es): BFGS, modelos no lineales, optimización no lineal

Referencias

Bates, D.M. y Watts, D.G. (1988).Nonlinear Regression Analysis and its Applications. John Wiley, New York.

Broyden, C.G. (1970). The Convergence of a Class of Double-rank Minimization Algorithms. Journal of the Institute of Mathematics and Its Applications, 6, 76-90.

Doornik J.A., (2001).Ox: an Object-oriented Matrix Programming Language. 4ed. Londres: Timberlake Consultants.

Fletcher, R., (1970). A New Approach to Variable Metric Algorithms. Computer Journal, 13, 317-322.

Goldfarb, D., (1970). A Family of Variable Metric Updates Derived by Variational Means. Mathematics of Computation, 24, 23-26.

Kernighan, B.W. y Ritchie, D.M. (1980).The C Programming Lamguage. 2 ed. Englewood Clis: Prentice Hall.

Nocedal, J. y Wright, S.J. (1999).Numerical Optimization. Springer-Verlang, New York.

Press, W.H.; Flanenry, B.P.; Teolosky, S.A. y Vetterling, W.T. (1992).Numerical Recipes in C: The Art of Scientic Computing. 2 ed. Cambridge University.

Seber, G.A.F. y Wild, C.J. (1989).Nonlinear Regression. John Wiley, New York.

Shanno, D.F., (1970). Conditioning of Quasi-Newton Methods for Function Minimization. Mathematics of Computation, 24, 647-656.

Venables, W.N. y Ripley, B.D., (2004). Modern Applied Statistics with S. 4 ed. Springer.

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Cómo citar

Rondón Poveda, L. M. (2009). Comparación de la eficiencia del método de optimización BFGS en C, OX y R para un modelo de regresión no lineal. Comunicaciones En Estadística, 2(2), 175-188. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2009.0002.05