Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе

• Published in: Математичні машини і системи
• Date: 2016
• Main Author: Радченко, С.Г.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2016
• Subjects: Моделювання і управління
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113580
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе / С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 16 назв. — рос.

Изложено решение основных проблем регрессионного анализа – получение статистически эффективных и устойчивых моделей. Решения приведены для реальных прикладных условий сложных систем и процессов, которые характеризуются значительной неопределенностью. Показано, что основным подходом в полученных решениях является использование условий получения моделей для определенного их класса и расширенной концепции ортогональности. Викладено рішення основних проблем регресійного аналізу – одержання статистично ефективних та стійких моделей. Рішення приведені для реальних прикладних умов складних систем та процесів, які характеризуються значною невизначеністю. Показано, що основним підходом в одержаних рішеннях є використання умов одержання моделей для визначеного їх класу і розширеної концепції ортогональності. Solution of basic problems of regression analysis – the obtaining of statistically efficient and stable models is stated. Solutions are presented for real applied conditions of complex systems and processes which are characterized by considerable indeterminacy. It is shown that the use of conditions of models obtaining for their certain class and extended conception of orthogonality is the basic approach in the obtained solutions.