EISSN 2310-6018
Язык: ru

Статья: ОЦЕНИВАНИЕ НЕИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МНОГОСЛОЙНОЙ МОДУЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ (2024)

Читать онлайн

Статья посвящена разработке и возможности применения в регрессионном анализе новой математической формы связи между выходной переменной и входными факторами. Для этого использованы ранее изученные более простые модели модульной линейной регрессии, в которых один или несколько входных факторов преобразуются единожды с помощью операции модуль. Предложен симбиоз линейной регрессии и модульной регрессии с мультиарной операцией модуль. На его основе сформулирована многослойная модульная регрессия, выстроенная по принципу «модуль в модуле», т. е. на каждом новом слое используется модуль от величины предыдущего слоя. Задача оценивания многослойной модульной регрессии с заданным числом слоев методом наименьших модулей сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. С помощью предложенных регрессий решена задача моделирования запасов древесины в Иркутской области. При этом построены однослойная, двухслойная и трехслойная модульные регрессии. Новые модели по качеству оказались существенно лучше линейной регрессии, причем, с увеличением количества слоев наблюдалось снижение суммы модулей остатков. В трехслойной модели все остатки получились нулевыми. Разработанный математический аппарат может успешно применяться для решения многих задач анализа данных.

Ключевые фразы: РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОГОСЛОЙНАЯ МОДУЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ, задача частично-булевого линейного программирования, древесина
Автор (ы): Базилевский Михаил Павлович
Журнал: МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
519.862.6. Эконометрика (математические вопросы)
eLIBRARY ID
67919959
Для цитирования:
БАЗИЛЕВСКИЙ М. П. ОЦЕНИВАНИЕ НЕИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МНОГОСЛОЙНОЙ МОДУЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ // МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. 2024. Т. 12 № 2
Текстовый фрагмент статьи