Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.psu.by/handle/123456789/32396
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ехилевский, С. Г. | ru_RU |
dc.contributor.author | Голубева, О. В. | ru_RU |
dc.contributor.author | Забелендик, О. Н. | ru_RU |
dc.contributor.author | Ekhilevskiy, S. | - |
dc.contributor.author | Golubeva, O. | - |
dc.contributor.author | Zabelendik, O. | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-28T12:24:52Z | - |
dc.date.available | 2022-06-28T12:24:52Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | Ехилевский, С. Г. Метод статистических моментовв полиномиальной регрессии корреляционной зависимости / С. Г. Ехилевский, О. В. Голубева, О. Н. Забелендик // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки. - 2022. - № 4. - С. 6-12. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://elib.psu.by/handle/123456789/32396 | - |
dc.description.abstract | Методами теории вероятностей обоснована лаконичная процедура, позволяющая выразить параметры полиномиальной регрессии условного математического ожидания через смешанные статистические моменты системы случайных величин. Реализованы примеры линейной и квадратичной регрессии. Во втором случае рассмотрение ограничено ситуацией, когда плотность вероятности случайного аргумента является четной функцией. Результат получен без громоздких выкладок, ибо при его получении использованы не начальные статистические моменты, возникающие в методе наименьших квадратов, а смешанные центральные моменты, отражающие вид регрессионной кривой. Показано, что в общем случае учет нелинейности корреляционной зависимости лишь усиливает неравенство, подтверждающее адекватность регрессионного приближения. Обоснована сходимость такой процедуры, если условное математическое ожидание не является полиномом по сути. | - |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Полоцкий государственный университет | ru_RU |
dc.relation.ispartof | Веснік Полацкага дзяржаўнага ўніверсітэта. Серыя C, Фундаментальныя навукі | be_BE |
dc.relation.ispartof | Herald of Polotsk State University. Series C, Fundamental sciences | en_EN |
dc.relation.ispartof | Вестник Полоцкого государственного университета. Серия C, Фундаментальные науки | ru_RU |
dc.rights | open access | ru_RU |
dc.title | Метод статистических моментов в полиномиальной регрессии корреляционной зависимости | ru_RU |
dc.title.alternative | The Method of Statistical Moments in a Polynomial Regression of Correlation Dependence | - |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.description.alternative | The methods of probability theory substantiate a brief procedure that allows us to express the parameters of the polynomial regression of conditional mathematical expectation through mixed statistical moments of a system of random variables. Examples of linear and quadratic regression are implemented. In the second case, consideration is limited to the situation when the probability density of a random argument is an even function. The result was obtained without cumbersome calculations, since it was obtained using not the initial statistical moments resulting from the least squares method, but mixed central moments reflecting the type of regression curve. It is shown that in the general case, taking into account the nonlinearity of the correlation dependence only strengthens the inequality, which is the criterion for the adequacy of the regression approximation. The convergence of such a procedure is confirmed if the conditional expectation is not essentially a polynomial. | - |
dc.citation.spage | 6 | ru_RU |
dc.citation.epage | 12 | ru_RU |
dc.identifier.doi | 10.52928/2070-1624-2022-38-4-6-12 | - |
Appears in Collections: | 2022, № 4 Математическое и компьютерное моделирование природных и технологических процессов. Свойства алгебраических структур |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.