Линейный регрессионный анализ малой выборки нечетких исходных данных

Розглянуто задачу оцінювання параметрів рівняння регресії для малої вибірки вихідних даних, коли умови проведення спостережень задані нечітко. Запропоновано технологію штучної ортогоналізації результатів пасивного експерименту, основану на комплексному застосуванні нечіткої кластеризації та розробле...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2012
Автори: Серая, О.В., Демин, Д.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207522
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:Линейный регрессионный анализ малой выборки нечетких исходных данных / О.В. Серая, Д.А. Демин // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 4. — С. 129–142. — Бібліогр.: 34 назви. - рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто задачу оцінювання параметрів рівняння регресії для малої вибірки вихідних даних, коли умови проведення спостережень задані нечітко. Запропоновано технологію штучної ортогоналізації результатів пасивного експерименту, основану на комплексному застосуванні нечіткої кластеризації та розробленого методу розв’язання нечітких систем лінійних алгебраїчних рівнянь. The problem of estimating the parameters of the regression equation for a small sample of initial data, when the conditions of observation are given fuzzy. The technology of artificial orthogonalization of results of a passive experiment is based on the integrated application of fuzzy clustering and the developed method for solving fuzzy systems of linear algebraic equations.
ISSN:0572-2691