Об использовании априорной информации в регрессионном анализе
Розглянуто методи оцінювання параметрів регресії з урахуванням невизначеної апріорної інформації двох видів: нечіткої і стохастичної. Вважається, що нечітка апріорна інформація формулюється на основі нечітких уявлень конструктора моделі. У якості стохастичної апріорної інформації розглядаються ліній...
Збережено в:
Дата: | 2013 |
---|---|
Автор: | |
Формат: | Стаття |
Мова: | Russian |
Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
Назва видання: | Кибернетика и системный анализ |
Теми: | |
Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86164 |
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: | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 49-64. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineРезюме: | Розглянуто методи оцінювання параметрів регресії з урахуванням невизначеної апріорної інформації двох видів: нечіткої і стохастичної. Вважається, що нечітка апріорна інформація формулюється на основі нечітких уявлень конструктора моделі. У якості стохастичної апріорної інформації розглядаються лінійні за параметрами регресії системи рівнянь, правими частинами яких є випадкові величини. Параметри регресії можуть бути як постійними, так і змінними у часі величинами. Запропоновано класифікацію методів оцінювання, що використовують невизначену апріорну інформацію, на основі якої одержано узагальнення відомих методів, а також розроблено метод оцінювання, що дозволяє поєднувати нечітку і стохастичну апріорну інформацію про параметри регресії. |
---|