Робастне оцінювання параметрів регресій. Теорія нечіткості та інші моделі
Представлене співставлення результатів розрахунків параметрів лінійної регресії на основі теорії нечіткості та інших статистичних підходів. Запропоновано алгоритм простого зваженого методу найменших квадратів, що не спирається на апріорну інформацію щодо розподілу похибок вимірювань. Роботу алгоритм...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
V. N. Karazin Kharkiv National University
2022-06-01
|
| Series: | Вісник Харківського національного університету: Серія xімія |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicals.karazin.ua/chemistry/article/view/22800 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Представлене співставлення результатів розрахунків параметрів лінійної регресії на основі теорії нечіткості та інших статистичних підходів. Запропоновано алгоритм простого зваженого методу найменших квадратів, що не спирається на апріорну інформацію щодо розподілу похибок вимірювань. Роботу алгоритму перевірено на модельних даних, його адекватність підтверджено на основі застосування широковживаних критеріїв. Алгоритм реалізований як окрема комп’ютерна програма на мові Python. Розроблено та верифіковано метод розрахунку розкиду нечіткої залежної змінної навколо її медіанного значення та знаходження верхньої та нижньої меж нечіткого регресійного рівняння. Доведено, що запропоновані методи можуть виступати альтернативою найвідомішим методам побудови лінійної регресії, які постулюють нормальний розподіл похибок. |
|---|---|
| ISSN: | 2220-637X 2220-6396 |