Estoy buscando en datos de series de tiempo de compresión en el momento.
La idea es ajustar una curva en una serie de tiempo de n puntos, por lo que la desviación máxima de cualquiera de los puntos no es mayor que un umbral dado. En otras palabras, ninguno de los valores que la curva toma en los puntos donde la serie de tiempo es definido debe ser "más lejos" de un cierto umbral de los valores reales.
Hasta ahora he encontrado la manera de hacer la regresión no lineal utilizando el método de estimación de mínimos cuadrados en R (nls función) y otros idiomas, pero no he encontrado ninguna paquetes que implementan la regresión no lineal con el L-infinito norma.
He encontrado papeles en "No-lineal de la curva de ajuste en la $L_1$ $L_{\infty}$ normas", por Shrager y Hill y "Un problema de programación lineal algoritmo de ajuste de curvas en el $L_{\infty}$ norma", por Armstrong y Sklar.
Yo podría tratar de implementar esta en R, por ejemplo, pero yo mirando primero a ver si este no se ha hecho ya y que yo podría tal vez la vuelva a usar.
He encontrado una solución que no creo que ser "muy científico": yo uso no lineal de mínimos cuadrados de la regresión para encontrar los valores iniciales de los parámetros que posteriormente utilizar como puntos de partida en el R optim función que minimiza la desviación máxima de la curva de los puntos efectivos.
La idea es ser capaz de averiguar si este tipo de curva de ajuste es posible en una serie de tiempo dada la secuencia y para determinar los parámetros que lo permiten.
