Метод локальної регресії прогнозування процесів з можливою зміною тенденції і необхідності врахування оперативних даних.

Authors

  • О. І. Денесяк Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Т. В. Нескородєва Донецький національний університет імені Василя Стуса

Abstract

Часто перед нами постають задачі для визначення динаміки та рівня процесів враховуючи вплив різноманітних чинників. Поставлене завдання можливо вирішити застосувавши ряд методів аналізу, серед яких метод регресійного аналізу. Даний метод найкраще підходить коли взаємозв’язки між змінними виражені кількісно, тобто це деякий вид комбінації зазначених змінних, що в подальшому лягає в основу значення яке буде передбачене. Надалі це значення, що може бути прийняте цільовою зміною та обчислене на значеннях вхідних змінних, тобто незалежних змінних, котрі були задані.

Author Biographies

О. І. Денесяк, Донецький національний університет імені Василя Стуса

студент 1 курсу СО «Магістр» спеціальності 113 «Прикладна математика»

Т. В. Нескородєва, Донецький національний університет імені Василя Стуса

к.т.н., доцент, доцент кафедри інформаційних технологій

References

Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. Введение в статистическое обучение с примерами па языке R. / пер. с англ. С. Э. Мастицкого. М : ДМК Пресс, 2016. 450 с.

Ameisen E. Building Machine Learning Powered Applications: Going From Idea to Product. O'Reilly, 2020. 303 p.

Bruce Peter C., Bruce Andrew G. Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts : Early Release. O'Reilly Media, 2016. 90 p.

Davies Tilman M. The Book of R: A First Course in Programming and Statistics. No Starch Press, 2016. 832 p.

Issue

Section

Секція "Системи та методи аналізу даних та підтримки прийняття рішень"