Орлов, Александр Иванович. Многообразие моделей регрессионного анализа (обобщающая статья) / А. И. Орлов // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2018. - Т. 84, № 5. - С. 63-73. - Библиогр.: с. 72-73 (28 назв. ) . - ISSN 1028-6861
Рубрики: Математика Математическая статистика Кл.слова (ненормированные): регрессионный анализ -- модели регрессионного анализа -- прикладная статистика -- парадигмы статистики -- метод наименьших квадратов -- непараметрическая статистика -- статистика -- нечисловая статистика -- оценка размерности модели -- интервальные данные -- методы восстановления зависимостей -- детерминированные независимые переменные -- анализ случайных векторов -- сглаживание временных рядов Аннотация: Рассмотрены четыре метода восстановления зависимости. Выделены модели метода наименьших квадратов с детерминированной независимой переменной. Исследованы вопросы сглаживания временных рядов. Рассмотрены методы восстановления зависимостей в пространствах общей природы. Показано, что предельное распределение естественной оценки размерности модели является геометрическим, а построение информативного подмножества признаков наталкивается на эффект «вздувания коэффициентов корреляции». Изучены различные подходы к регрессионному анализу интервальных данных, констатируется уход в прошлое подхода так называемого конфлюэнтного анализа. Многообразие моделей регрессионного анализа приводит к выводу, что не существует единой "стандартной модели". Критический разбор устоявшихся взглядов необходим для квалифицированного развития и применения математических методов исследования, в частности, для перехода на современную парадигму прикладной статистики. Держатели документа: ТОНБ Имеются экземпляры в отделах: УЧЗПИ (4 этаж) (14.06.2018г. Экз. 1 - ) (свободен) |