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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Datum: | 2013 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86164 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86164 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| spellingShingle |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе Корхин, А.С. Системный анализ |
| title_short |
Об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| 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_sort |
об использовании априорной информации в регрессионном анализе |
| author |
Корхин, А.С. |
| author_facet |
Корхин, А.С. |
| topic |
Системный анализ |
| topic_facet |
Системный анализ |
| publishDate |
2013 |
| language |
Russian |
| container_title |
Кибернетика и системный анализ |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Про використання апріорної інформації в регресійному аналізі Using a priori information in regression analysis |
| 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.
|
| issn |
0023-1274 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86164 |
| 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. |
| work_keys_str_mv |
AT korhinas obispolʹzovaniiapriornoiinformaciivregressionnomanalize AT korhinas provikoristannâapríornoíínformacíívregresíinomuanalízí AT korhinas usingaprioriinformationinregressionanalysis |
| first_indexed |
2025-12-07T20:22:12Z |
| last_indexed |
2025-12-07T20:22:12Z |
| _version_ |
1850882320800677888 |