Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії
Most computationally critical part of linear regression algorithms is selection of structures that should be checked. One way to reduce the number of such structures is to make some primary estimations of structures quality and divide the structures into groups according to this estimation. One tech...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2009
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16992 |
| 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: | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії / В.С. Степашко, Я.А. Бондарська // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 204-211. — Бібліогр.: 1 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860039820400656384 |
|---|---|
| author | Степашко, В.С. Бондарська, Я.А. |
| author_facet | Степашко, В.С. Бондарська, Я.А. |
| citation_txt | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії / В.С. Степашко, Я.А. Бондарська // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 204-211. — Бібліогр.: 1 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| description | Most computationally critical part of linear regression algorithms is selection of structures that should be checked. One way to reduce the number of such structures is to make some primary estimations of structures quality and divide the structures into groups according to this estimation. One technique that uses this approach is La Motte-Hocking algorithm. This paper represents research results of La Motte-Hocking method efficiency in comparison with the combinatorial algorithm. Results of research and some possible ways to improve results are presented in this paper. The outcomes are planned to be used for updating the combinatorial GMDH algorithm.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:55:12Z |
| format | Article |
| fulltext |
. . , . .
, 2009
204
681.513
. . , . .
-
yana2301@gmail.com
-
. ,
-
. , -
- . -
- , . -
.
: , - ,
Most computationally critical part of linear regression algorithms is selection of structures that
should be checked. One way to reduce the number of such structures is to make some primary esti-
mations of structures quality and divide the structures into groups according to this estimation. One
technique that uses this approach is La Motte-Hocking algorithm. This paper represents research
results of La Motte-Hocking method efficiency in comparison with the combinatorial algorithm.
Results of research and some possible ways to improve results are presented in this paper. The out-
comes are planned to be used for updating the combinatorial GMDH algorithm.
Keywords: selection of structures, La Motte-Hocking algorithm, structures modeling
. ,
. ,
- .
- , . -
.
:
, - , -
1.
-
. :
)),(((min* dMCRd
m
(1)
m
,
]1[ md
- ,
)(dM
- , d,
))(( dMCR
- M(d),
m
- .
, 2009
205
d
0 1, , -
.
-
d , a ,
. , , . -
.
.
-
.
20, .
-
:
,
( - );
/
. ( ).
- .
RSS:
2
2,1
RR1 RSSRSS
R2,R1
RR
. (2)
(2) , *R
-
*}{
R
R , *R
, -
RSS *R
RSS
*}{
R
R .
- -
. .
k . -
. :
1. k- ( , k -
). RSS (
);
2. k-
. k-
(m-k-s) . -
, RSS;
3. RSS RSS k- .
RSS RSS k- , -
. 2, 3 k- .
,
RSS.
:
),()( sfRSSsgQR
(3)
. . , . .
, 2009
206
s
, g(s), f(s)
.
, RSS
RSS - (3).
:
;
, .
:
;
k;
, -
.
- . -
. :
k- , ;
.
- :
1. k- ;
2. .
, -
k- . -
k
, , , .
, -
.
, .
.
2.
.
.
. , : , -
- , - , -
. , :
25;
50% .
k - 3.
, - (m-k-1).
, 2009
207
.
. -
, , RSS.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
R
S
S
-
-
. -
,
,
.
. 1, -
.
- k. -
:
1. :
22 )((m-s)/k
(4)
2. 12k 20 ,
.
1 , -
( , 3 -
20, 1140 ,
-
(20-3)/2=8, 125 970 ).
.
. -
:
.1. -
. . , . .
, 2009
208
,
!)!(
!
ssm
m
C s
m
(5)
m- , s-
s
mC s=m/2. -
. . 2 -
1000 . -
.
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
180000
200000
0 5 10 15 20
-
-
-
- , m/2.
.3.
0
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
0 5 10 15 20 25
-
-
,
- -
.
.
.3.
.2
, 2009
209
.
, -
, . 4, 5
.
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 5 10 15 20
,
-
-
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
0 5 10 15 20 25
,
-
-
, -
, , -
.
, - -
, , -
.
.5
.4
. . , . .
, 2009
210
-
s. -
k. ,
, k- ,
, -
. , k, k- -
, . ,
k , , -
k , , -
. .
. 6 k
.
0
5000
10000
15000
20000
25000
0 2 4 6 8
k
. 6 , k -
(m-s)/2.
- -
. . -
.
:
s=m/2. m
. 184756CS 10
20 ,
. .7.
.6
k
, 2009
211
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
3500000
4000000
4500000
0 5 10 15 20 25 30 35 40
-
-
-
, .
, .
-
. .
- . ,
,
. 30 .
k- .
- . -
, .
k. -
m/2. 37-40 .
, ,
.
1. Statistical Methods for Digital Computers. Edited by Kurt Enslein, Anthony
Ralston and HERBERT S. Wilf. John Wiley, New York.
.7
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-16992 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | XXXX-0044 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:55:12Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Степашко, В.С. Бондарська, Я.А. 2011-02-17T21:29:55Z 2011-02-17T21:29:55Z 2009 Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії / В.С. Степашко, Я.А. Бондарська // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2009. — Вип. 1. — С. 204-211. — Бібліогр.: 1 назв. — укр. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16992 681.513 Most computationally critical part of linear regression algorithms is selection of structures that should be checked. One way to reduce the number of such structures is to make some primary estimations of structures quality and divide the structures into groups according to this estimation. One technique that uses this approach is La Motte-Hocking algorithm. This paper represents research results of La Motte-Hocking method efficiency in comparison with the combinatorial algorithm. Results of research and some possible ways to improve results are presented in this paper. The outcomes are planned to be used for updating the combinatorial GMDH algorithm. uk Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії Article published earlier |
| spellingShingle | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії Степашко, В.С. Бондарська, Я.А. |
| title | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| title_full | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| title_fullStr | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| title_full_unstemmed | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| title_short | Порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| title_sort | порівняльний аналіз методів пошуку кращої структури лінійної регресії |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16992 |
| work_keys_str_mv | AT stepaškovs porívnâlʹniianalízmetodívpošukukraŝoístrukturilíníinoíregresíí AT bondarsʹkaâa porívnâlʹniianalízmetodívpošukukraŝoístrukturilíníinoíregresíí |