Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства

Исследуется применение кластерного анализа для выделения однородных подобластей факторного пространства при построении регрессионных моделей. Изложено применение нечеткого кластерного анализа. Проведение вычислительного эксперимента показало, что необходим смысловой анализ результатов и проверки раз...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2016
Автори: Лапач, С.Н., Радченко, С.Г.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2016
Назва видання:Математичні машини і системи
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113674
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства / С.Н. Лапач, С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 3. — С. 55-63. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-113674
record_format dspace
spelling irk-123456789-1136742017-02-12T03:03:56Z Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства Лапач, С.Н. Радченко, С.Г. Моделювання і управління Исследуется применение кластерного анализа для выделения однородных подобластей факторного пространства при построении регрессионных моделей. Изложено применение нечеткого кластерного анализа. Проведение вычислительного эксперимента показало, что необходим смысловой анализ результатов и проверки различных вариантов разбиения на кластеры для получения правильного решения. Проанализировано моделирование болтового соединения композиционных материалов в авиастроении. Приведены диаграммы распределения экспериментов по 4-м кластерам. Даны рекомендации по формализации процесса подбора методов и средств с целью разделения на однородные подобласти факторного пространства при заранее не известных форме и количестве кластеров. Досліджується застосування нечіткого кластерного аналізу для виділення однорідних підобластей факторного простору при побудові регресійних моделей. Викладено застосування нечіткого кластерного аналізу. Проведений обчислювальний експеримент показав, що необхідно зробити аналіз результатів по суті задачі і перевірку різних варіантів розбиття на кластері для отримання правильного розв’язку. Виконано аналіз моделювання болтового з’єднання композиційних матеріалів в авіабудуванні. Приведено діаграми розподілу експериментів по 4-х кластерах. Дано рекомендації щодо формалізації процесу підбору методів і засобів з метою розбиття на однорідні підобласті факторного простору при апріорі невідомих формі і кількості кластерів. The application of cluster analysis for selection of homogeneous subfields of the factor space under the building of regression models is investigated. The use of fuzzy cluster analysis was outlined. The computational experiment has shown that it is necessary to make semantic analysis of the results and tests of the different options of partitioning on clusters to obtain the correct solution. Simulation analysis of bolted connection of composite materials in aircraft construction was done. The charts of distribution of experiments in 4 clusters were given. Recommendations for formalization of processes of selection of methods and tools in order to separate into homogeneous subfields of the factor space with an a priori unknown form and number of clusters. 2016 Article Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства / С.Н. Лапач, С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 3. — С. 55-63. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113674 519.237.8:519.233.5 ru Математичні машини і системи Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Моделювання і управління
Моделювання і управління
spellingShingle Моделювання і управління
Моделювання і управління
Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
Математичні машини і системи
description Исследуется применение кластерного анализа для выделения однородных подобластей факторного пространства при построении регрессионных моделей. Изложено применение нечеткого кластерного анализа. Проведение вычислительного эксперимента показало, что необходим смысловой анализ результатов и проверки различных вариантов разбиения на кластеры для получения правильного решения. Проанализировано моделирование болтового соединения композиционных материалов в авиастроении. Приведены диаграммы распределения экспериментов по 4-м кластерам. Даны рекомендации по формализации процесса подбора методов и средств с целью разделения на однородные подобласти факторного пространства при заранее не известных форме и количестве кластеров.
format Article
author Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
author_facet Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
author_sort Лапач, С.Н.
title Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_short Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_full Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_fullStr Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_full_unstemmed Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_sort регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
publishDate 2016
topic_facet Моделювання і управління
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/113674
citation_txt Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства / С.Н. Лапач, С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 3. — С. 55-63. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
series Математичні машини і системи
work_keys_str_mv AT lapačsn regressionnyjanalizvusloviâhneodnorodnostifaktornogoprostranstva
AT radčenkosg regressionnyjanalizvusloviâhneodnorodnostifaktornogoprostranstva
first_indexed 2024-03-30T09:28:23Z
last_indexed 2024-03-30T09:28:23Z
_version_ 1796150013935484928