Концепция ортогональности во множественном регрессионном анализе
Показано, что получение регрессионных моделей связано с решением обратных и некорректно поставленных задач и требует разработки и использования специальных методов их решения на основе концепции ортогональности. Изложен метод устойчивого оценивания моделей на основе концепции ортогональности эффекто...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83521 |
| 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: | Концепция ортогональности во множественном регрессионном анализе / С.Г. Радченко // Мат. машини і системи. — 2011. — № 2. — С. 125-130. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Показано, что получение регрессионных моделей связано с решением обратных и некорректно поставленных задач и требует разработки и использования специальных методов их решения на основе концепции ортогональности. Изложен метод устойчивого оценивания моделей на основе концепции ортогональности эффектов и приведены алгоритм и программное средство решения задач.
Показано, що одержання регресійних моделей пов'язано з рішенням обернених і некоректних задач і потребує розробки й використання спеціальних методів їх рішення на основі концепції ортогональності. Викладено метод стійкого оцінювання моделей на основі концепції ортогональності ефектів і приведено алгоритм та програмний засіб розв'язання задач.
The paper deals with setting experimental research from general system positions. The requirements to stable (robust) plans of experiments, stable structures of multifactor statistical models and stability of the model coefficients have been formulated for the first time. Examples of a successful use of the developed method of correct solution of multifactor regression problems are presented.
|
|---|---|
| ISSN: | 1028-9763 |