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Die Methode der Regularisierung wird als ein Kompromiss zwischen Treue zu den Daten und Glätte dargestellt, wobei der Austausch durch einen skalaren Glättungsparameter bestimmt wird. Verschiedene Möglichkeiten zur Wahl dieses Parameters werden im Fall von quadratischen Regularisierungskriterien diskutiert. Sie werden algebraisch verglichen und ihre statistischen Eigenschaften werden vergleichend anhand der Ergebnisse einer umfassenden Simulationsstudie mit einfachen Bildern beurteilt.
Thompson et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.
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