В учебном пособии детально рассматриваются различные методы построения регрессионных моделей - как одномерных (однооткликовых), так и многомерных (многооткликовых). Особое внимание уделяется методам выбора оптимальной структуры моделей, оценке их параметров, проверке статистических гипотез и организации эффективных вычислений при переборе вариантов структуры.
Пособие ориентировано в первую очередь на студентов старших курсов, обучающихся по направлению "Прикладная математика и информатика". Оно будет полезно также аспирантам и научным работникам, которые разрабатывают или используют статистические методы анализа данных в своих исследованиях. Изложение материала отличается доступностью и последовательностью, что позволит читателям вникнуть в суть методов построения регрессионных моделей и научиться применять их на практике.
В учебном пособии представлены методы выбора и построения регрессионных многомерных моделей через перемножение откликов изучаемых факторов с соответствующими матрицами. Также подробно рассмотрены вопросы, связанные с организацией эффективных вычислений в случае необходимости перебора множества конкурирующих вариантов предположений о структуре модели. Основные идеи подкреплены соответствующими математическими конструкциями.
Электронная Книга «Методы построения регрессионных моделей» написана автором Д. В. Лисицин в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 978-5-7782-1621-1
Описание книги от Д. В. Лисицин
В учебном пособии рассматриваются методы выбора структуры одномерных (однооткликовых) регрессионных моделей и методы построения многомерных (многооткликовых) регрессионных моделей (оценивание параметров, проверка гипотез, выбор структуры). Большое внимание уделяется способам организации эффективных вычислений при переборе структур. Пособие предназначено для студентов старших курсов, обучающихся по направлению «Прикладная математика и информатика». Оно будет полезно аспирантам и научным работникам, разрабатывающим или использующим статистические методы анализа данных.
