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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2013
Main Authors: Радченко, С.Г., Лапач, С.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83808
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:Основные концепции множественного регрессионного анализа / С.Г. Радченко, С.Н. Лапач // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 150-156. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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