Носков С.И. Постановка задачи оценивания параметров регрессии посредством минимизации заданной на группах наблюдений векторной функции потерь // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон. науч. журн. – 2022. – №3(15). – С.58-60– DOI: 10.26731/2658-3704.2022.3(15).58-60 – Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/315-2022, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 15.10.2022)
10.26731/2658-3704.2022.3(15).58-60
В работе сформулирована задача оценивания параметров регрессионного уравнения общего вида посредством минимизации векторной функции потерь, компонентами которой являются частные и различающиеся между собой функции потерь, заданные на различных участках обрабатываемой выборки данных.
1. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии.- М.: Финансы и статистика, 1981. 302с.
2. Каменев Г.К. Многокритериальный метод множеств идентификации // Ж. вычисл.матем. и матем. физ.- 2016.- т.56.- №11.- С.1872-1888.
3. Каменев Г.К. Многокритериальный метод идентификации и прогнозирования // Математическое моделирование. – 2017.- №8.- С.29-43.
4. Носков С.И. Компромиссные паретовские оценки параметров линейной регрессии // Математическое моделирование. - 2020. -т.32.- №11.- С. 70–78.
5. Баенхаева А.В., Базилевский М.П., Носков С.И. Программный комплекс множественного оценивания регрессионных моделей // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем.- 2016.- №17.- С.38–44.
6. Носков С.И. L–множество в многокритериальной задаче оценивания параметров регрессионных уравнений // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем.- 2004.- №1.- С.64-71.
7. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. – Иркутск: Облинформпечать.- 1996.-320 с.