Optimal Subset Selection: Multiple Regression, Interdependence and Optimal Network Algorithms ...

"Optimal Subset Selection: Multiple Regression, Interdependence and Optimal Network Algorithms" von A. Farhi und David E. Boyce ist ein wissenschaftliches Werk, das sich auf die mathematischen und statistischen Methoden zur optimalen Auswahl von Teilmengen in verschiedenen Kontexten konzentriert. Das Buch gehört zur Reihe "Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems" und trägt die Bandnummer 103. Im Kern behandelt das Buch die Theorie und Anwendung der optimalen Teilmengenauswahl im Rahmen der multiplen Regression und interdependenter Systeme. Es bietet eine detaillierte Untersuchung der algorithmischen Ansätze zur Lösung dieser Probleme, insbesondere durch den Einsatz von Netzwerkalgorithmen. Die Autoren erläutern zunächst die grundlegenden Konzepte der multiplen Regression und deren Bedeutung für die Datenanalyse. Anschließend gehen sie auf interdependente Systeme ein, bei denen mehrere Variablen miteinander verbunden sind, was komplexe Abhängigkeiten erzeugt. Ein wesentlicher Schwerpunkt des Buches liegt auf der Entwicklung und Analyse von Algorithmen zur effizienten Bestimmung optimaler Teilmengen aus größeren Datensätzen. Diese Algorithmen werden sowohl theoretisch als auch praktisch untersucht, um ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien zu demonstrieren. Das Werk richtet sich an Wissenschaftler und Studenten der Ökonomie, Mathematik und verwandter Disziplinen sowie an Fachleute, die sich mit fortgeschrittenen statistischen Methoden und Optimierungsproblemen beschäftigen. Durch seine fundierte Darstellung mathematischer Modelle und Algorithmen leistet es einen wertvollen Beitrag zum Verständnis und zur Lösung komplexer Auswahlprobleme in verschiedenen Anwendungsbereichen.