Аннотация:
Предложены эвристические процедуры решения двух важных проблем, возникающих при практическом регрессионном оценивании. Одна из них связана с выбором нелинейных преобразований для количественных данных. Для ее решения предложен метод нелинейного преобразования значений количественных данных с использованием понятия близости значений, что позволило существенно повысить качество моделей. Другая проблема связана с построением моделей с улучшенными прогнозными свойствами, проверяемыми на тестовой выборке. Предложено несколько эвристических процедур, с помощью которых производится последовательный отбор регрессоров на обучающей и
контрольной выборках для построения модели с требуемыми свойствами. Эффективность этих процедур показана на практическом примере оценки стоимости земельных участков в Калужской области.
Ключевые слова:выборка, регрессионная модель, метки, прогнозные свойства модели.