Je suis confronté à un problème de minimisation similaire à l'OLS ( Ordinary Least Squares, utilisé en regressions linéraires ).
Nous avons (produit matriciel): Y = X*b+erreur, avec:
Y: matrice M(100,1) = série de données (par exemple les prix d'une action)
X: matrice M(100,2) = série de données (par exemple des dates)
erreur: matrice M(100,1) = (erreurs du modèle de régression linéaire)
b:
L'OLS revient à trouver b tel que:
Une solution analytique (par dérivation = 0) nous donne:
Mon problème est quasiment le même, si ce n'est que j'utilise la valeur absolue et non pas le carré: je cherche b=
Merci d'avance pour votre aide!