Підвищення ефективності модифікованого методу урахування аргументів для побудови багатовимірних регресій, заданих надлишковим описом

2025

Adaptivni Sistemi Avtomatičnogo Upravlinnâ, Vol 1, Iss 46, Pp 257-266 (2025)

Розглядається задача побудови багатовимірної регресії, лінійної відносно невідомих коефіцієнтів, що задана надлишковим описом. Треба знайти структуру шуканої регресії, тобто виключити з її опису вхідні детерміновані змінні, значення яких не впливають чи практично не впливають на значення вихідної змінної, а також оцінити коефіцієнти, що залишилися. Раніше авторами для розв’язання цієї задачі було запропоновано метод, що є модифікацією загальновідомого методу групового урахування аргументів. Модифікація полягала в тому, що специфіка сформульованої задачі, а саме, представлення багатовимірної регресії надлишковим описом, дозволило суттєво спростити алгоритм знаходження множини часткових описів шуканої регресії, що статистично значимо містить правильну структуру. В якості регулярного критерію, що відбирає за перевірочною послідовністю даних з множини часткових описів той, що претендує на розв’язок, був використаний асиметричний критерій – сума квадратів відхилень значень вихідних даних від значень часткового опису багатовимірної регресії. В даній роботі пропонується підвищити ефективність модернізованого методу групового урахування аргументів за рахунок одночасного використання низки регулярних критеріїв алгоритмічною процедурою, що враховує специфіку сформульованої задачі. Наведені результати статистично значимого дослідження ефективності нової версії модифікованого методу групового урахування аргументів. Бібл. 15, табл. 2

article

English
Russian
Ukrainian

Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2025.

регресійний аналіз, метод найменших квадратів, перевірочна послідовність, регулярний критерій, метод групового урахування аргументів, частковий опис, Automation, T59.5