ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ

Рассматривается задача дискриминантного анализа моделей многомерной линейной регрессии с неоднородной структурой и автокоррелированными ошибками наблюдения. Предлагается состоятельное решающее правило классификации многомерных неоднородных автокоррелированных регрессионных наблюдений, а также итерац...

Full description

Bibliographic Details
Format: Article
Language:Russian
Published: National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems 2018-11-01
Series:Informatika
Online Access:https://inf.grid.by/jour/article/view/578
_version_ 1826546874188824576
collection DOAJ
description Рассматривается задача дискриминантного анализа моделей многомерной линейной регрессии с неоднородной структурой и автокоррелированными ошибками наблюдения. Предлагается состоятельное решающее правило классификации многомерных неоднородных автокоррелированных регрессионных наблюдений, а также итерационный алгоритм вычисления оценок параметров модели. Исследуется эффективность итерационного алгоритма на модельных данных.
first_indexed 2024-04-10T02:15:22Z
format Article
id doaj.art-a691e70e34d045308675d4f5bc5c1b1f
institution Directory Open Access Journal
issn 1816-0301
language Russian
last_indexed 2025-03-14T05:40:41Z
publishDate 2018-11-01
publisher National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
record_format Article
series Informatika
spelling doaj.art-a691e70e34d045308675d4f5bc5c1b1f2025-03-05T13:56:44ZrusNational Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics ProblemsInformatika1816-03012018-11-0103(19)1728544ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ0НИИ прикладных проблем математики и информатикиРассматривается задача дискриминантного анализа моделей многомерной линейной регрессии с неоднородной структурой и автокоррелированными ошибками наблюдения. Предлагается состоятельное решающее правило классификации многомерных неоднородных автокоррелированных регрессионных наблюдений, а также итерационный алгоритм вычисления оценок параметров модели. Исследуется эффективность итерационного алгоритма на модельных данных.https://inf.grid.by/jour/article/view/578
spellingShingle ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
Informatika
title ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
title_full ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
title_fullStr ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
title_full_unstemmed ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
title_short ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ МОДЕЛЕЙ
title_sort дискриминантный анализ многомерных автокоррелированных регрессионных наблюдений в условиях параметрической неоднородности моделей
url https://inf.grid.by/jour/article/view/578