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 Ukraine| id |
irk-123456789-86164 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-861642015-09-09T03:02:05Z Об использовании априорной информации в регрессионном анализе Корхин, А.С. Системный анализ 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. The paper considers the methods to evaluate regression parameters under indefinite a priori information of two types: fuzzy and stochastic. Fuzzy a priori information is assumed to be formulated on the basis of fuzzy notions of the model designer. The stochastic a priori information is systems of equations, which are linear in regression parameters and whose right-hand sides are random variables. The regression parameters may both be constant and vary in time. A classification of the evaluation methods using indefinite a priori information is proposed and used to generalize the well-known methods. An evaluation method is developed, which combines the fuzzy and stochastic a priori information about regression parameters. 2013 Article 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. 0023-1274 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86164 519.237.5 ru Кибернетика и системный анализ Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Системный анализ Системный анализ |
| spellingShingle |
Системный анализ Системный анализ Корхин, А.С. Об использовании априорной информации в регрессионном анализе Кибернетика и системный анализ |
| description |
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. |
| format |
Article |
| author |
Корхин, А.С. |
| author_facet |
Корхин, А.С. |
| author_sort |
Корхин, А.С. |
| title |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_short |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_full |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_fullStr |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_full_unstemmed |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_sort |
об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2013 |
| topic_facet |
Системный анализ |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/86164 |
| citation_txt |
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. |
| series |
Кибернетика и системный анализ |
| work_keys_str_mv |
AT korhinas obispolʹzovaniiapriornojinformaciivregressionnomanalize |
| first_indexed |
2023-10-18T19:32:46Z |
| last_indexed |
2023-10-18T19:32:46Z |
| _version_ |
1796147254625566720 |