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Algorithmes parallèles pour modèles linéaires : méthodes numériques et problèmes d'estimation-

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ISBN-13: 9780792377207

Book Title: Parallel Algorithms for Linear Models

ISBN: 9780792377207

Subject Area: Mathematics, Business & Economics

Publication Name: Parallel Algorithms for Linear Models : Numerical Methods and Estimation Problems

Publisher: Springer

Item Length: 9.3 in

Subject: Probability & Statistics / General, Econometrics, Statistics

Publication Year: 2000

Series: Advances in Computational Economics Ser.

Type: Textbook

Format: Hardcover

Language: English

Author: Erricos John Kontoghiorghes

Item Weight: 37 Oz

Item Width: 6.1 in

Number of Pages: Xvii, 183 Pages

À propos de ce produit

Product Identifiers

Publisher

Springer

ISBN-10

0792377206

ISBN-13

9780792377207

eBay Product ID (ePID)

1844571

Product Key Features

Number of Pages

Xvii, 183 Pages

Language

English

Publication Name

Parallel Algorithms for Linear Models : Numerical Methods and Estimation Problems

Subject

Probability & Statistics / General, Econometrics, Statistics

Publication Year

2000

Type

Textbook

Subject Area

Mathematics, Business & Economics

Author

Erricos John Kontoghiorghes

Series

Advances in Computational Economics Ser.

Format

Hardcover

Dimensions

Item Weight

37 Oz

Item Length

9.3 in

Item Width

6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

LCCN

99-056040

Dewey Edition

Series Volume Number

Number of Volumes

1 vol.

Illustrated

Yes

Dewey Decimal

519.5/35

Table Of Content

1. Linear Models and QR Decomposition.- 1 Introduction.- 2 Linear model specification.- 3 Forming the QR decomposition.- 4 Data parallel algorithms for computing the QR decomposition.- 5 QRD of large and skinny matrices.- 6 QRD of a set of matrices.- 2. Olm Not of Full Rank.- 1 Introduction.- 2 The QLD of the coefficient matrix.- 3 Triangularizing the lower trapezoid.- 4 Computing the orthogonal matrices.- 5 Discussion.- 3. Updating and Downdating The Olm.- 1 Introduction.- 2 Adding observations.- 3 Adding exogenous variables.- 4 Deleting observations.- 5 Deleting exogenous variables.- 4. The General Linear Model.- 1 Introduction.- 2 Parallel algorithms.- 3 Implementation and performance analysis.- 5. Sure Models.- 1 Introduction.- 2 The generalized linear least squares method.- 3 Triangular SURE models.- 4 Covariance restrictions.- 6. Simultaneous Equations Models.- 1 Generalized linear least squares.- 2 Modifying the SEM.- 3 Linear Equality Constraints.- 4 Computational Strategies.- References.- Author Index.

Synopsis

Parallel Algorithms for Linear Models provides a complete and detailed account of the design, analysis and implementation of parallel algorithms for solving large-scale linear models. It investigates and presents efficient, numerically stable algorithms for computing the least-squares estimators and other quantities of interest on massively parallel systems. The monograph is in two parts. The first part consists of four chapters and deals with the computational aspects for solving linear models that have applicability in diverse areas. The remaining two chapters form the second part, which concentrates on numerical and computational methods for solving various problems associated with seemingly unrelated regression equations (SURE) and simultaneous equations models. The practical issues of the parallel algorithms and the theoretical aspects of the numerical methods will be of interest to a broad range of researchers working in the areas of numerical and computational methods in statistics and econometrics, parallel numerical algorithms, parallel computing and numerical linear algebra. The aim of this monograph is to promote research in the interface of econometrics, computational statistics, numerical linear algebra and parallelism.

LC Classification Number

HB139-141

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