Основные концепции множественного регрессионного анализа

Приведены типичные условия получения статистических регрессионных моделей. Разработаны методы получения моделей с возможно наилучшими статистическими свойствами. Приведены конкретные системные решения основных задач регрессионного анализа и направления дальнейших исследований. Наведено типові умови...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Математичні машини і системи
Дата:2013
Автори: Радченко, С.Г., Лапач, С.Н.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2013
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83808
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:Основные концепции множественного регрессионного анализа / С.Г. Радченко, С.Н. Лапач // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 150-156. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Приведены типичные условия получения статистических регрессионных моделей. Разработаны методы получения моделей с возможно наилучшими статистическими свойствами. Приведены конкретные системные решения основных задач регрессионного анализа и направления дальнейших исследований. Наведено типові умови отримання статистичних регресійних моделей. Розроблено методи отримання моделей з можливо найкращими статистичними властивостями. Приведено конкретні системні вирішення основних задач регресійного аналізу та напрями подальших досліджень. The typical conditions for statistic regressive models formation were described. The methods for models with the possibly optimal statistical properties were developed. The specific system solutions for the key problems of regression analysis and directions for future research were described.
ISSN:1028-9763