МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ШАГОВОЙ РЕГРЕССИИ
DOI:
https://doi.org/10.20535/2617-8974.2020.3.195661Ключові слова:
принципы самоорганизации, шаговый алгоритм, многомерная линейная регрессия, мультиколлинеарность, метод Фаррара-Глобера, внешний критерий, функциональное состояние, дыхательная системаАнотація
В работе решается задача структурно-параметрического синтеза модели множественной линейной регрессии в условиях частичной мультиколлинеарности входных переменных. Алгоритм осуществляет исключение переменных по оценке мультиколлинеарности методом Фаррара-Глобера. Оптимизация параметров шагового алгоритма осуществляется в соответствии с внешним критерием - нормированная относительная среднеквадратичная ошибка на проверочной выборке данных. Рассмотрен пример моделирования эффективности функционального состояния дыхательной системы пациента по величине потребления кислорода. Сравнение результатов стандартного Stepwise и предложенного алгоритмов показало преимущество последнего на экзаменационной выборке данныхПосилання
Стрижов В.В., Крымова Е.А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН, 2010. - с. 15-37
Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ, Мир, 1982. – с. 141-222.
Фаррар Д.Е., Глаубер Р.Р. Мультиколлинеарность в регрессионном анализе: обзор эконометрики и статистики, часть 2, 49 том, 1 номер, Февраль, 1967, стр. 92-107
Ивахненко А.Г., Степашко В.С. Помехоустойчивость моделирования. Киев: «Наукова думка», 1985, - 216 с
Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. — 2-е изд. — М., 1962.
