Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений
МГУА с разбиением наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки в условиях квазиповторных наблюдений. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Получено условие редукции оптимальной авторегрессионной модели, которое зависит от параметров авторегрессионной модели и объёмов выборок...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117210 |
| 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: | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений / А.П. Сарычев // Штучний інтелект. — 2015. — № 3-4. — С. 105-123. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862605587148177408 |
|---|---|
| author | Сарычев, А.П. |
| author_facet | Сарычев, А.П. |
| citation_txt | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений / А.П. Сарычев // Штучний інтелект. — 2015. — № 3-4. — С. 105-123. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | МГУА с разбиением наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки в условиях квазиповторных наблюдений. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Получено условие редукции оптимальной авторегрессионной модели, которое зависит от параметров авторегрессионной модели и объёмов выборок.
Для моделювання в класі авторегресійних рівнянь розроблено критерій регулярності МГУА з розбиттям спостережень на навчальні й перевірні підвибірки в умовах квазіповторних спостережень. Доведено існування оптимальної множини регресорів. Встановлено умову редукції оптимальної авторегресійної моделі, що залежить від параметрів авторегресійної моделі та обсягів вибірок.
For modelling in a class of autoregression equations, the criterion of regularity of the GMDH with dividing of observations on training and testing subsamples in conditions of quasirepeated observations is offered. It is proved, that the optimum set of regressors exists. The condition of a reduction of the optimum autoregression model is obtained. This condition depends on parameters of autoregression model and volumes of samples.
|
| first_indexed | 2025-11-28T12:04:11Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-117210 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-28T12:04:11Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Сарычев, А.П. 2017-05-20T19:35:49Z 2017-05-20T19:35:49Z 2015 Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений / А.П. Сарычев // Штучний інтелект. — 2015. — № 3-4. — С. 105-123. — Бібліогр.: 16 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117210 519.25:681.5 МГУА с разбиением наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки в условиях квазиповторных наблюдений. Доказано существование оптимального множества регрессоров. Получено условие редукции оптимальной авторегрессионной модели, которое зависит от параметров авторегрессионной модели и объёмов выборок. Для моделювання в класі авторегресійних рівнянь розроблено критерій регулярності МГУА з розбиттям спостережень на навчальні й перевірні підвибірки в умовах квазіповторних спостережень. Доведено існування оптимальної множини регресорів. Встановлено умову редукції оптимальної авторегресійної моделі, що залежить від параметрів авторегресійної моделі та обсягів вибірок. For modelling in a class of autoregression equations, the criterion of regularity of the GMDH with dividing of observations on training and testing subsamples in conditions of quasirepeated observations is offered. It is proved, that the optimum set of regressors exists. The condition of a reduction of the optimum autoregression model is obtained. This condition depends on parameters of autoregression model and volumes of samples. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Інтелектуальні технології прийняття рішень Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений Лінійна авторегресія на основі методу групового урахування аргументів в умовах квазіповторних спостережень Linear Autoregression Based on the Group Method of Data Handling in Conditions of Quasirepeated Observations Article published earlier |
| spellingShingle | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений Сарычев, А.П. Інтелектуальні технології прийняття рішень |
| title | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| title_alt | Лінійна авторегресія на основі методу групового урахування аргументів в умовах квазіповторних спостережень Linear Autoregression Based on the Group Method of Data Handling in Conditions of Quasirepeated Observations |
| title_full | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| title_fullStr | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| title_full_unstemmed | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| title_short | Линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| title_sort | линейная авторегрессия на основе метода группового учета аргументов в условиях квазиповторных наблюдений |
| topic | Інтелектуальні технології прийняття рішень |
| topic_facet | Інтелектуальні технології прийняття рішень |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117210 |
| work_keys_str_mv | AT saryčevap lineinaâavtoregressiânaosnovemetodagruppovogoučetaargumentovvusloviâhkvazipovtornyhnablûdenii AT saryčevap líníinaavtoregresíânaosnovímetodugrupovogourahuvannâargumentívvumovahkvazípovtornihspostereženʹ AT saryčevap linearautoregressionbasedonthegroupmethodofdatahandlinginconditionsofquasirepeatedobservations |