Об использовании априорной информации в регрессионном анализе
Розглянуто методи оцінювання параметрів регресії з урахуванням невизначеної апріорної інформації двох видів: нечіткої і стохастичної. Вважається, що нечітка апріорна інформація формулюється на основі нечітких уявлень конструктора моделі. У якості стохастичної апріорної інформації розглядаються ліній...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86164 |
| 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: | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 49-64. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862741871188508672 |
|---|---|
| author | Корхин, А.С. |
| author_facet | Корхин, А.С. |
| citation_txt | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 49-64. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Розглянуто методи оцінювання параметрів регресії з урахуванням невизначеної апріорної інформації двох видів: нечіткої і стохастичної. Вважається, що нечітка апріорна інформація формулюється на основі нечітких уявлень конструктора моделі. У якості стохастичної апріорної інформації розглядаються лінійні за параметрами регресії системи рівнянь, правими частинами яких є випадкові величини. Параметри регресії можуть бути як постійними, так і змінними у часі величинами. Запропоновано класифікацію методів оцінювання, що використовують невизначену апріорну інформацію, на основі якої одержано узагальнення відомих методів, а також розроблено метод оцінювання, що дозволяє поєднувати нечітку і стохастичну апріорну інформацію про параметри регресії.
The paper considers the methods to evaluate regression parameters under indefinite a priori information of two types: fuzzy and stochastic. Fuzzy a priori information is assumed to be formulated on the basis of fuzzy notions of the model designer. The stochastic a priori information is systems of equations, which are linear in regression parameters and whose right-hand sides are random variables. The regression parameters may both be constant and vary in time. A classification of the evaluation methods using indefinite a priori information is proposed and used to generalize the well-known methods. An evaluation method is developed, which combines the fuzzy and stochastic a priori information about regression parameters.
|
| first_indexed | 2025-12-07T20:22:12Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86164 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T20:22:12Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Корхин, А.С. 2015-09-08T18:05:05Z 2015-09-08T18:05:05Z 2013 Об использовании априорной информации в регрессионном анализе / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 1. — С. 49-64. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86164 519.237.5 Розглянуто методи оцінювання параметрів регресії з урахуванням невизначеної апріорної інформації двох видів: нечіткої і стохастичної. Вважається, що нечітка апріорна інформація формулюється на основі нечітких уявлень конструктора моделі. У якості стохастичної апріорної інформації розглядаються лінійні за параметрами регресії системи рівнянь, правими частинами яких є випадкові величини. Параметри регресії можуть бути як постійними, так і змінними у часі величинами. Запропоновано класифікацію методів оцінювання, що використовують невизначену апріорну інформацію, на основі якої одержано узагальнення відомих методів, а також розроблено метод оцінювання, що дозволяє поєднувати нечітку і стохастичну апріорну інформацію про параметри регресії. The paper considers the methods to evaluate regression parameters under indefinite a priori information of two types: fuzzy and stochastic. Fuzzy a priori information is assumed to be formulated on the basis of fuzzy notions of the model designer. The stochastic a priori information is systems of equations, which are linear in regression parameters and whose right-hand sides are random variables. The regression parameters may both be constant and vary in time. A classification of the evaluation methods using indefinite a priori information is proposed and used to generalize the well-known methods. An evaluation method is developed, which combines the fuzzy and stochastic a priori information about regression parameters. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Системный анализ Об использовании априорной информации в регрессионном анализе Про використання апріорної інформації в регресійному аналізі Using a priori information in regression analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе Корхин, А.С. Системный анализ |
| title | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_alt | Про використання апріорної інформації в регресійному аналізі Using a priori information in regression analysis |
| title_full | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_fullStr | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_full_unstemmed | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_short | Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| title_sort | об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| topic | Системный анализ |
| topic_facet | Системный анализ |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86164 |
| work_keys_str_mv | AT korhinas obispolʹzovaniiapriornoiinformaciivregressionnomanalize AT korhinas provikoristannâapríornoíínformacíívregresíinomuanalízí AT korhinas usingaprioriinformationinregressionanalysis |