Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе
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 реше...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113580 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862744030101635072 |
|---|---|
| author | Радченко, С.Г. |
| author_facet | Радченко, С.Г. |
| citation_txt | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе / С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T20:33:08Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113580 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T20:33:08Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Радченко, С.Г. 2017-02-10T17:05:36Z 2017-02-10T17:05:36Z 2016 Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе / С.Г. Радченко // Математичні машини і системи. — 2016. — № 1. — С. 139-147. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113580 519.233.5 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. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Моделювання і управління Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе Статистична ефективність і стійкість моделей у регресійному аналізі Statistical efficiency and sustainability of models in the regression analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе Радченко, С.Г. Моделювання і управління |
| title | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| title_alt | Статистична ефективність і стійкість моделей у регресійному аналізі Statistical efficiency and sustainability of models in the regression analysis |
| title_full | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| title_fullStr | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| title_full_unstemmed | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| title_short | Статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| title_sort | статистическая эффективность и устойчивость моделей в регрессионном анализе |
| topic | Моделювання і управління |
| topic_facet | Моделювання і управління |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113580 |
| work_keys_str_mv | AT radčenkosg statističeskaâéffektivnostʹiustoičivostʹmodeleivregressionnomanalize AT radčenkosg statističnaefektivnístʹístíikístʹmodeleiuregresíinomuanalízí AT radčenkosg statisticalefficiencyandsustainabilityofmodelsintheregressionanalysis |