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Regression by Integration demonstrated on Angstroem-Prescott-type relations

机译：积分回归表明了安格洛姆-普雷斯科特型关系

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We present a novel approach for the determination of the relationship between two random variables, which we call Regression by Integration. The resulting curve is a least absolute error estimate. Compared to other regression methods, it has the advantage that, instead of a sample of simultaneously taken pairs of the two random variables, only a separate sample of each of the random variables is required. We demonstrate the practicability of the method on Angstrom-Prescott-type relations and compare the results with those obtained by least square error fits. We present supporting theoretical background information based on copulas. We show that Regression by Integration leads to the strict interdependence of the two random variables; Spearman's rho is equal to one. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：我们提出了一种新颖的方法来确定两个随机变量之间的关系，我们称其为积分回归。所得曲线是最小绝对误差估计。与其他回归方法相比，它的优点是，不需要同时提取两个随机变量对的样本，而只需每个随机变量的单独样本。我们证明了该方法对Angstrom-Prescott型关系的实用性，并将结果与​​最小二乘拟合得到的结果进行了比较。我们提出基于copulas的支持性理论背景信息。我们证明了通过积分回归导致两个随机变量之间严格的相互依赖关系。 Spearman的rho等于1。 （C）2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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