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/ NetNews Usenet Archive 1992 #23 / NN_1992_23.iso / spool / sci / math / stat / 2112 < prev    next >
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Text File  |  1992-10-12  |  2.2 KB  |  46 lines
  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!pmafire!news.dell.com!natinst.com!cs.utexas.edu!sun-barr!ames!agate!spool.mu.edu!news.nd.edu!mentor.cc.purdue.edu!pop.stat.purdue.edu!hrubin
  3. From: hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin)
  4. Subject: Re: Rational functions: a linear model?
  5. Message-ID: <Bw0IzE.DML@mentor.cc.purdue.edu>
  6. Sender: news@mentor.cc.purdue.edu (USENET News)
  7. Organization: Purdue University Statistics Department
  8. References: <1992Oct11.153538.12821@zip.eecs.umich.edu> <BvyzDy.LJC@mentor.cc.purdue.edu> <1992Oct11.192921.22075@zip.eecs.umich.edu>
  9. Date: Mon, 12 Oct 1992 14:30:50 GMT
  10. Lines: 34
  11.  
  12. In article <1992Oct11.192921.22075@zip.eecs.umich.edu> ayman@eecs.umich.edu (Ayman I. Kayssi) writes:
  13. >hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin) wrote:
  14. >>In article <1992Oct11.153538.12821@zip.eecs.umich.edu> ayman@eecs.umich.edu (Ayman I. Kayssi) writes:
  15. >>>y = a0 + a1*x + ... + am*x^m + b1*(-y)*x + b2*(-y)*x^2 + ... + bn*(-y)*x^n
  16.  
  17. >>If you are trying a regression on your transformed equation, the estimates
  18. >>will not even be consistent because of dependent variables on the right side.
  19.  
  20.  
  21. >TableCurve (from Jandel) lists the following form under *linear* equations:
  22.  
  23. >    a + c x + e x^2 + ...
  24. >y = ---------------------
  25. >    1 + b x + d x^2 + ...
  26.  
  27. >How do they (non-iteratively) calculate the parameters?
  28.  
  29. I am not familiar with the work; I do not even know if data is being fitted,
  30. or a theoretical function.  A standard numerical analysis situation is the
  31. fitting of approximations of fixed type; as infinite series, the problem 
  32. is hopelessly unidentified.  As I have stated before, there are quite 
  33. substantial numerical problems, although these may not be too crucial for
  34. the degree of fit.  If the fit is to observational data, it may even be a
  35. good idea to use ridge regression or some other Bayesian, or approximate
  36. Bayesian, approacth.
  37.  
  38. But I cannot see any good reason why it is important, or even desirable, to
  39. calculate non-iteratively, unless this is to be a "field" situation, with
  40. thousands or millions of cases to be computed.
  41. -- 
  42. Herman Rubin, Dept. of Statistics, Purdue Univ., West Lafayette IN47907-1399
  43. Phone: (317)494-6054
  44. hrubin@pop.stat.purdue.edu (Internet, bitnet)  
  45. {purdue,pur-ee}!pop.stat!hrubin(UUCP)
  46.