Приближенный метод построения регрессии с переключениями с неизвестными точками переключения
Метод применим к регрессиям, переменные которых - временные ряды. Метод оценивания основан на том, что эти ряды рассматриваются как наблюдаемые значения непрерывных случайных функций времени. Это свойство позволяет получить решение задачи оценивания, используя градиентные методы решения задач оптими...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190382 |
| 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: | Приближенный метод построения регрессии с переключениями с неизвестными точками переключения / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 3. — С. 97–110. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Метод применим к регрессиям, переменные которых - временные ряды. Метод оценивания основан на том, что эти ряды рассматриваются как наблюдаемые значения непрерывных случайных функций времени. Это свойство позволяет получить решение задачи оценивания, используя градиентные методы решения задач оптимизации. Приведены примеры использования предложенного метода.
Метод можна застосовувати до регресій, змінні яких часові ряди. Метод оцінювання базується на тому, що такі ряди розглядаються як спостережувані значення неперервних випадкових функцій часу. Ця властивість дає змогу отримати розв'язок задачі оцінювання, використовуючи градієнтні методи розв'язання задач оптимізації. Наведено приклади використання запропонованого методу.
The method is applicable to regressions whose variables are time series. The estimation method is based on the fact that these series are considered as observed values of continuous random functions of time. This property makes it possible to solve the estimation problem using gradient methods for optimization problems. Examples of using the proposed method are given.
|
|---|---|
| ISSN: | 1019-5262 |