10.26731/2658-3704.2019.2(3).12-17
В статье рассматривается задача оценивания параметров линейного регрессионного уравнения с использованием взвешенного метода наименьших квадратов. При этом в основу алгоритма назначения весов наблюдений предлагается положить разработанную Ю.А.Ворониным теорию сходства. В работе проводится анализ десяти таких мер применительно к статистической информации, касающейся двух реальных объектов.
1. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1981.Т. 1. 366 с., Т. 2. 351с.
2. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. Иркутск: Облинформпечать, 1996. 320 с.
3. Носков С.И. Идентификация параметров кусочно-линейной функции риска. Транспортная инфраструктура Сибирского региона, 2017. Т. 1. С. 417-421.
4. Иванова Н.К., Носков С.И. Организация прогнозных расчетов по регрессионным моделям // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем, 2017. № 18. С. 78-80.
5. Носков С.И., Баенхаева А.В. Множественное оценивание параметров линейного регрессионного уравнения // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2016. № 3 (51). С. 133-138.
6. Носков С.И. Критерий «согласованность поведения» в регрессионном анализе // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2013. № 1 (37). С. 107-110.
7. Лакеев А.В., Носков С.И. Метод наименьших модулей для линейной регрессии: число нулевых ошибок аппроксимации // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2012. № 2 (34). С. 48-50.
8. Базилевский М.П., Носков С.И. Анализ систем программирования для решения вычислительной задачи проведения «конкурса» регрессионных моделей // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем, 2011. № 9. С. 47-51.
9. Носков С.И., Зырянов С.И. Применение критерия смещения при построении регрессионных уравнений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование, 2004. № 2. С. 93.
10. Носков С.И. L-множество в многокритериальной задаче оценивания параметров регрессионных уравнений // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем, 2004. № 1. С. 64.
11. Носков С.И. Построение эконометрических зависимостей с учетом критерия «согласованность поведения» // Кибернетика и системный анализ, 1994. № 1. С. 177.
12. Головченко В.Б., Носков С.И. Выбор класса линейной по параметрам регрессии на основе экспертных высказываний // Кибернетика и системный анализ, 1992. № 5. С. 109.
13. Носков С.И., Потороченко Н.А. Диалоговая система реализации «конкурса» регрессионных зависимостей // Управляющие системы и машины, 1992. № 2-4. С. 111.
14. Golovchenko V.B., Noskov S.I. Estimation of an econometric model using statistical data and expert information // Automation and Remote Control, 1991. V. 52. № 4. P.542-548.
15. Носков С.И., Вергасов А.С. Реализация взвешенного метода наименьших квадратов с использованием мер сходства. // Вестник науки и образования.-2018.-№18-1 (54). –С. 29-32.
16. Воронин Ю.А. Начала теории сходства. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1989. 120 с.
17. Баенхаева А.В. Моделирование валового регионального продукта Иркутской области на основе применения методики множественного оценивания / Базилевский М.П., Носков С.И. // Фундаментальные исследования.– 2016. –№10 (часть 1). – С. 9-14.
18. Врублевский И.П. Регрессионная модель динамики эксплуатационных показателей функционирования железнодорожного транспорта/ С.И. Носков, И.П. Врублевский//Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2016.-№2.-С. 192-197.
19. Носков С.И., Удилов В.П. Управление системой обеспечения пожарной безопасности на региональном уровне.-Иркутск: ВСИ МВД РФ, 2003.-151 с.