Новый подход к оцениванию силы статистической связи регрессоров

  • С.В. Дронов Алтайский государственный университет
Ключевые слова: множественная регрессия, статистическая связь факторов регрессии, нелинейные регрессионные модели

Аннотация

В работе предложен новый коэффициент, позволяющий оценить ту составляющую статистической связи факторов множественной регрессии, которая отражает именно степень их взаимодействия при формировании выхода регрессии, отсекая части их связи, не оказывающие непосредственного влияния на выход. Даются рекомендации по применению этого коэффициента для повышения адекватности нелинейных регрессионных уравнений.

Литература

1. Дронов С.В. Методы и задачи многомерной статистики. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2015. — 275 с.
2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. — 3-е изд. — M. : Диалектика, 2016. — 912 с.
3. Дронов С.В., Леонгардт К.А. Оценивание силы пост-кластерной связи между формирующими показателями // МАК: “Математики -Алтайскому краю”: сборник трудов всероссийской конференции по математике. — Барнаул : Изд-во Алт. ун-та, 2018. — С. 26–29.
4. Браништи В.В. Оптимизация алгоритмов настройки коэффициента размытости для непараметрических оценок // Молодежь и наука: сборник материалов всероссийской научно-техническойконференции. — Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2014. — URL: http: //conf.sfu-kras.ru/sites/mn2014/pdf/d02/s14/s14_002.pdf.
5. Лапко А.В., Лапко В.А. Непараметрические модели и алгоритмы обработки информации. — Красноярск : Изд-во Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та, 2010. — 220 с.
6. Богуш А.А. Избранные труды. — Минск: Беларус. навука, 2011. — 578 с.
Опубликован
2019-12-29
Как цитировать
1. Дронов С. Новый подход к оцениванию силы статистической связи регрессоров // Труды семинара по геометрии и математическому моделированию, 2019. № 5. С. 103-108. URL: http://journal.asu.ru/psgmm/article/view/7245.