Интервальное представление полиномиальных регрессий

В работе найден метод интервального представления полиномиальных регрессий на основе временных рядов. Определено понятие интервальной модели образа, процедура оценки параметров, которая приводит к определению задач линейной оптимизации, близкая по смыслу к равномерному приближению Чебышева. Для оценки состоятельности интервальных регрессий предложено использовать информационную функцию, специальную для заданной статистики. Рассмотрены ее общие свойства, сформулированные на принципе стационарности, позволяющие на индикативном уровне определять состоятельность прогноза. Предложены объективные интервальные оценки горизонта прогнозирования, включающего участки оптимистического и рискованного прогноза. Построена обобщенная характеристика прогностических свойств выбранной регрессионной модели относительно доступной статистики. В работе предложена также схема составления адаптивного прогноза для регрессий заданного порядка. При этом обеспечивается не только получение наилучшего (в качестве прогноза) значения параметров интервальной регрессии, но и решение задачи «оптимального статистического окна». Приведены примеры типовых постановок задач оптимизации интервальных регрессий и метода практического применения.

#ASTTD# Поисковые запросы: Подружко А. А.; Подружко А. С. , Подрыйко А.А.; Подрыйко А.С. , Редакция УРСС (URSS) , Редакция YRSS (URSS) , Русский , Рысский , Труды Института системного анализа РАН , Триди Института системного анализа РАН , 9785354005970 , 978-5-354-00597-0 , 145915