Корхин А. С.
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 ролі 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.

PDF

Бібліографічний опис:
Корхин А. С.  Об использовании априорной информации в регрессионном анализе. Кибернетика и системный анализ. 2013. Т. 49, № 1. С. 49-64. URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000404847