Аннотация
Предложены модификации методов построения регрессионных зависимостей, базирующихся на полупараметрических моделях. Разработаны новые алгоритмы выбора оптимальных координат узловых точек, основанные на критериях точности и индивидуальной информативности наблюдений. Приведены результаты сравнительных исследований разработанных алгоритмов при различных вариантах засорения исходных данных, проведенных с использованием вычислительных экспериментов
Ключевые слова: параметрические и непараметрические методы, полупараметрическая регрессия, модели штрафных сплайнов, базисные функции, планирование экспериментов, метод наименьших квадратов
Денисов Владимир Иванович
заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор, ака-демик МАН ВШ, член-корреспондент АИН РФ, профессор кафедры прикладной математики факультета при-кладной математики и информатики НГТУ. Основное направление научных исследований: разработка и иссле-дование статистических методов анализа, планирования экспериментов и прогнозирования многофакторных статистических и динамических объектов. Имеет более 250 публикаций. E-mail:
videnis@nstu.ru
Orcid:
Тимофеев Владимир Семенович
доктор технических наук, доцент, декан факультета прикладной матема-тики и информатики НГТУ. Основное направление научных исследований: разработка и исследование устой-чивых методов и алгоритмов анализа многофакторных объектов, в том числе с использованием непараметриче-ской статистики. Имеет более 75 публикаций, в том числе один учебник. E-mail:
netsc@fpm.ami.nstu.ru
Orcid:
Фаддеенков Андрей Владимирович
кандидат технических наук, доцент кафедры «Теория рынка» НГТУ. Основное направление научных исследований: разработка и исследование методов и алгоритмов анализа мно-гофакторных объектов со структурированной ошибкой. Имеет более 30 публикаций, в том числе один учебник. E-mail:
fadd@fb.nstu.ru
Orcid:
Список литературы
[1] Horowitz J.L. Semiparametric and Nonparametric Methods in Econometrics / J.L. Horowitz. –New York: Springer, 2009. – 286 p.
[2] Ichimura H. Implementing nonparametric and semiparametric estimators Handbook of Econometrics / H. Ichimura, P.E. Todd. – Vol. 6. – Part B. – Elsevier Science. – 2007. – P. 5369–5468.
[3] Ruppert D. Semiparametric Regression / D. Ruppert, M.P. Wand, R.J. Carroll. – New York: Cambridge university press, 2003. – 404 p.
[4] Денисов В.И. Штрафные сплайны в задаче идентификации полупараметрической регрессии / В.И. Денисов, В.С. Тимофеев, О.И. Бузмакова // Научн. вестник НГТУ. – Новосибирск: Изд-во СО РАН. – 2011. – № 4 (45). – С. 11–24.
[5] Денисов В.И. К вопросу выбора оптимальных координат узловых точек в моделях полупараметрической регрессии / В.И. Денисов, А.В. Фаддеенков // Научн. вестник НГТУ. – Новосибирск: Изд-во СО РАН. – 2012. – № 4 (49). – С. 3–11.
[6] Ивахненко А.Г. Помехоустойчивость моделирования / А.Г. Ивахненко, В.С. Степашко. – Киев: Наукова думка, 1985. – 216 с.
[7] Кендалл М. Статистические выводы и связи / М. Кендалл, А. Стьюарт. – М.: Наука, 1973. – 466 с.
Просмотров аннотации: 1866
Скачиваний полного текста: 603
Просмотров интерактивной версии: 0
