RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование // Архив

Матем. моделирование, 2008, том 20, номер 4, страницы 78–86 (Mi mm2384)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Нелинейное регрессионное моделирование по методу Монте-Карло

А. Д. Каширкинa, Ю. М. Айвазоваb

a Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
b Московский государственный университет экономики, статистики и информатики

Аннотация: Предлагается эффективный метод нелинейного регрессионного моделирования, базирующийся на прямой минимизации суммы квадратов отклонений посредством процедур Монте-Карло. Такой подход допускает применение для нелинейного моделирования практически любых элементарных функций и их композиций. Подбор одноразмерной функции для экспериментальных данных осуществляется посредством графоаналитического метода. Многомерная регрессионная функция конструируется посредством последовательного перехода от одноразмерной модели к двухразмерной и далее с помощью трансформации модельных коэффициентов предыдущего уровня в функции дополнительно учитываемого фактора. Новые возможности для нелинейного регрессионного анализа демонстрируются на трех реальных примерах из области микологии, биологии растений и химической технологии.

Поступила в редакцию: 23.03.2007



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024