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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичні машини і системи
Datum:2016
Hauptverfasser: Лапач, С.Н., Радченко, С.Г.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2016
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113674
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862580748032147456
author Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
author_facet Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
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.
collection DSpace DC
container_title 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. 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.
first_indexed 2025-11-26T20:19:02Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113674
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-11-26T20:19:02Z
publishDate 2016
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
2017-02-11T18:01:24Z
2017-02-11T18:01:24Z
2016
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
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113674
519.237.8:519.233.5
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.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Моделювання і управління
Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
Регресійний аналіз в умовах неоднорідності факторного простору
Regression analysis under factor space inhomogenuity
Article
published earlier
spellingShingle Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
Лапач, С.Н.
Радченко, С.Г.
Моделювання і управління
title Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_alt Регресійний аналіз в умовах неоднорідності факторного простору
Regression analysis under factor space inhomogenuity
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_short Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
title_sort регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства
topic Моделювання і управління
topic_facet Моделювання і управління
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113674
work_keys_str_mv AT lapačsn regressionnyianalizvusloviâhneodnorodnostifaktornogoprostranstva
AT radčenkosg regressionnyianalizvusloviâhneodnorodnostifaktornogoprostranstva
AT lapačsn regresíiniianalízvumovahneodnorídnostífaktornogoprostoru
AT radčenkosg regresíiniianalízvumovahneodnorídnostífaktornogoprostoru
AT lapačsn regressionanalysisunderfactorspaceinhomogenuity
AT radčenkosg regressionanalysisunderfactorspaceinhomogenuity