МЕТОД ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНДИКАТОРОВ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ ЗАВИСИМОСТИ

Петров Александр Васильевич

2016 / Номер 6(113) 2016 [ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ ]

Цель. Целью исследования является нахождение методов оценивания нелинейных вероятностных зависимостей. Методы. Основные методы исследования - теоретический вероятностный анализ и численные методы. Результаты. Представлен новый (более эффективный по вычислительным затратам) метод расчета индикаторов полиномиальной регрессионной зависимости. Расчет использует зависимости между поликорреляционными моментами и позволяет проводить вычисления индикаторов через начальные моменты закона распределения независимой переменной регрессионного полинома. Заключение. Объединение вычислений поликорреляционных моментов через начальные моменты и рекуррентных соотношений для вычисления индикаторов позволяет получить общие выражения для расчета коэффициентов регрессионного полинома и определения его порядка.

Ключевые слова:

регрессионный анализ,полином,порядок полинома,моментные функции,индикаторы,метод вычисления,regression analysis,polynomial,polynomial order,moment function,indicators,calculation method

Библиографический список:

1. Петров А.В. Основы теории полиномиальных стохастических взаимосвязей // Иркутск, Изд-во ИРНИТУ, 2016. 170 с.
2. Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971. 576 с.
3. Петров А.В. Конечные разности как инструмент анализа поликорреляция // Вестник ИрГТУ. 2016. № 5 (112). С. 87-94.
4. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 757 с.

Файлы:

• Страницы_из_vest_6_(113)_2016-izdat-9.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 37 раз