Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/12983
Назва: | Методика побудови регресійних моделей в умовах ефекту мультиколінеарності |
Автори: | Малкіна, Віра Михайлівна Малкина, Вера Михайловна Malkina, Vira |
Ключові слова: | регресійний аналіз;теорема Гауса-Маркова;ефект мультиколінеарності;критерій Акаіке AIC |
Дата публікації: | 2020 |
Серія/номер: | Сучасні комп’ютерні та інформаційні системи і технології: матер. І Всеукраїнської наук.-практ. інтернет-конф. (Мелітополь, 07-25 грудня 2020 р.);(С. 9-11) |
Короткий огляд (реферат): | Часто при побудові регресійних моделей, які описують процеси вирощування, зберігання і переробки сільськогосподарської продукції не враховують ефект корельованості факторів. Несприятливий ефект мультиколінеарності негативно позначається на інтерпретації побудованої моделі, а саме при аналізі ступеня впливу кожного фактору окремо на досліджуваний показник. Ефект мультиколінеарності робить, практично неможливим адекватну інтерпретацію оцінки впливу кожного фактору на результуючу ознаку на підставі регресійній моделі. Запропоновано методику побудови і аналізу регресійних моделей, яка дозволяє побудувати ефективні оцінки параметрів регресії в умовах мультиколінеарності факторів на основі порівняння різних моделей за набором критеріїв. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/12983 |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра Комп'ютерні науки |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Матеріали конференції_07-25.2020-9-11.pdf | 777.89 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Показати повний опис матеріалу
CORE Recommender
Перевірити
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.