Academic Journal
Программное обеспечение для оценивания модульных линейных регрессий: Software for estimating modular linear regressions
| Τίτλος: | Программное обеспечение для оценивания модульных линейных регрессий: Software for estimating modular linear regressions |
|---|---|
| Πηγή: | Информационные и математические технологии в науке и управлении. :136-146 |
| Στοιχεία εκδότη: | Melentiev Energy Systems Institute, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | метод наименьших квадратов, коэффициент детерминации, грузооборот, модульные регрессии, t-критерий Стьюдента, программное обеспечение, метод наименьших модулей |
| Περιγραφή: | Ранее были предложены модели модульной линейной регрессии, содержащие в качестве регрессоров модули отклонений значений объясняющих переменных от неизвестных коэффициентов. Известен алгоритм их точного оценивания с помощью метода наименьших модулей и алгоритм приближенного оценивания с помощью метода наименьших квадратов. Программных продуктов, реализующих эти алгоритмы, до сегодняшнего дня разработано не было. Данная статья посвящена описанию разработанного программного комплекса оценивания модульных линейных регрессий (ПК МОДУЛИР-1). В нём при оценивании модульной линейной регрессии с помощью метода наименьших модулей по заданным настройкам автоматически формируется задача частично-булевого линейного программирования для пакета LPSolve. В случае приближенного оценивания с помощью метода наименьших квадратов осуществляется полный перебор всех возможных вариантов моделей и выбирается лучшая по величине коэффициента детерминации модульная регрессия со всеми значимыми по t-критерию Стьюдента коэффициентами. С помощью ПК МОДУЛИР-1 решена задача моделирования грузооборота железнодорожного транспорта Забайкальского края. Коэффициент детерминации построенной с помощью метода наименьших квадратов модульной регрессии с пятью объясняющими переменными составил 0,94, что примерно в 4 раза выше, чем у традиционной линейной регрессии. При этом все коэффициенты модульной регрессии оказались значимы по t-критерию Стьюдента. Показано, как можно интерпретировать построенную модульную регрессию. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| ISSN: | 2413-0133 |
| DOI: | 10.25729/esi.2023.31.3.013 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........1484f62e85d4e8bd7181ef56912982e6 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| FullText | Text: Availability: 0 |
|---|---|
| Header | DbId: edsair DbLabel: OpenAIRE An: edsair.doi...........1484f62e85d4e8bd7181ef56912982e6 RelevancyScore: 948 AccessLevel: 3 PubType: Academic Journal PubTypeId: academicJournal PreciseRelevancyScore: 947.650817871094 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Программное обеспечение для оценивания модульных линейных регрессий: Software for estimating modular linear regressions – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: <i>Информационные и математические технологии в науке и управлении</i>. :136-146 – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Melentiev Energy Systems Institute, 2023. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2023 – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+наименьших+квадратов%22">метод наименьших квадратов</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22коэффициент+детерминации%22">коэффициент детерминации</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22грузооборот%22">грузооборот</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22модульные+регрессии%22">модульные регрессии</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22t-критерий+Стьюдента%22">t-критерий Стьюдента</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22программное+обеспечение%22">программное обеспечение</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22метод+наименьших+модулей%22">метод наименьших модулей</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Ранее были предложены модели модульной линейной регрессии, содержащие в качестве регрессоров модули отклонений значений объясняющих переменных от неизвестных коэффициентов. Известен алгоритм их точного оценивания с помощью метода наименьших модулей и алгоритм приближенного оценивания с помощью метода наименьших квадратов. Программных продуктов, реализующих эти алгоритмы, до сегодняшнего дня разработано не было. Данная статья посвящена описанию разработанного программного комплекса оценивания модульных линейных регрессий (ПК МОДУЛИР-1). В нём при оценивании модульной линейной регрессии с помощью метода наименьших модулей по заданным настройкам автоматически формируется задача частично-булевого линейного программирования для пакета LPSolve. В случае приближенного оценивания с помощью метода наименьших квадратов осуществляется полный перебор всех возможных вариантов моделей и выбирается лучшая по величине коэффициента детерминации модульная регрессия со всеми значимыми по t-критерию Стьюдента коэффициентами. С помощью ПК МОДУЛИР-1 решена задача моделирования грузооборота железнодорожного транспорта Забайкальского края. Коэффициент детерминации построенной с помощью метода наименьших квадратов модульной регрессии с пятью объясняющими переменными составил 0,94, что примерно в 4 раза выше, чем у традиционной линейной регрессии. При этом все коэффициенты модульной регрессии оказались значимы по t-критерию Стьюдента. Показано, как можно интерпретировать построенную модульную регрессию. – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Article – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: Russian – Name: ISSN Label: ISSN Group: ISSN Data: 2413-0133 – Name: DOI Label: DOI Group: ID Data: 10.25729/esi.2023.31.3.013 – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edsair.doi...........1484f62e85d4e8bd7181ef56912982e6 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........1484f62e85d4e8bd7181ef56912982e6 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Identifiers: – Type: doi Value: 10.25729/esi.2023.31.3.013 Languages: – Text: Russian PhysicalDescription: Pagination: PageCount: 11 StartPage: 136 Subjects: – SubjectFull: метод наименьших квадратов Type: general – SubjectFull: коэффициент детерминации Type: general – SubjectFull: грузооборот Type: general – SubjectFull: модульные регрессии Type: general – SubjectFull: t-критерий Стьюдента Type: general – SubjectFull: программное обеспечение Type: general – SubjectFull: метод наименьших модулей Type: general Titles: – TitleFull: Программное обеспечение для оценивания модульных линейных регрессий: Software for estimating modular linear regressions Type: main BibRelationships: IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 29 M: 09 Type: published Y: 2023 Identifiers: – Type: issn-print Value: 24130133 – Type: issn-locals Value: edsair – Type: issn-locals Value: edsairFT Titles: – TitleFull: Информационные и математические технологии в науке и управлении Type: main |
| ResultId | 1 |