Для целью надежной линейной регрессии, я хочу реализовать M-оценщик с функцией потерь Geman-McLureRobust регресс в Scilab
Класс М-оценщики представлены в this document и Geman-McLure можно найти на странице 13. Для решения проблемы минимизации рекомендуется использовать Iteratively reweighted least squares. Как я могу реализовать эту процедуру в scilab? Могу ли я использовать optim?
От the site of the document Вы связались, также есть Matlab demo files available in a zip. Есть два файла в этой молнии, которые я считаю важным:
В robustDemo. m существует реализация алгоритма надежного M-оценки .
Чтобы ответить на вопрос, как реализовать это в SciLab; Вы можете начать с преобразования этих файлов Matlab в scilab с помощью mfile2sci. По крайней мере, в функциях sampleRobustObj и robustIteration используется только базовый материал Matlab, который должен быть конвертирован mfile2sci.