Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Новые результаты в анализе многомерных данных: многомерно- матричный полиномиальный регрессионный анализ
Other Titles: A new results in the analysis of the multidimensional data: multidimensional- matrix polynomial regression analysis
Authors: Муха, В. С.
Mukha, V. S.
Keywords: доклады БГУИР
анализ многомерных данных
многомерные матрицы
регрессионный анализ
дисперсионный анализ
полиномиальная функция регрессии
analysis of the multidimensional data
multidimensional matrices
regression analysis
dispersion analysis
polynomial regression function
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Муха, В. С. Новые результаты в анализе многомерных данных: многомерно- матричный полиномиальный регрессионный анализ / В. С. Муха // Доклады БГУИР. - 2019. - № 3 (121). - С. 57 - 64.
Abstract: Обсуждаются новые результаты, полученные в БГУИР в области анализа многомерных данных, применительно к многомерно-матричному полиномиальному регрессионному анализу. Приводится постановка задачи многомерно-матричного полиномиального регрессионного анализа, когда входные и выходные переменные функции регрессии являются многомерными матрицами, и функция регрессии представляется полиномом входной переменной. Приводится также система линейных многомерно-матричных уравнений, решение которой дает оценки параметров полиномиальной функции регрессии. Для многомерно-матричной аффинной функции регрессии получены распределения оценок параметров, позволяющие делать статистические выводы о параметрах функции регрессии и регрессионной модели в целом. Выполнено компьютерное моделирование, иллюстрирующее применение предложенной теории и подтвердившее ее правильность.The new results in the analysis of the multidimensional data received in the BSUIR in the area of the polynomial regression analysis are discussed. The statement of the problem of the regression analysis under conditions of the multidimensional-matrix input and output variables and the polynomial regression function is formulated. The solution to the problem in the form of the system of the linear equations relatively the unknown parameters is given. The properties and distributions of the estimations of the parameters of the affine regression function are investigated, that allow testing hypothesizes about the parameters. The computer simulation confirming the theory is performed.
Appears in Collections:№3 (121)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mukha_Novye.PDF1,27 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.