Про необхідність під час системного аналізу процесів з використанням моделі багатофакторної регресії враховувати ще й авторегресійні моделі факторів
Вантажиться...
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Показано, що математична модель будь-якого процесу у вигляді багатофакторної регресії не може бути використана в задачах системного аналізу цього процесу без врахування авторегресійних моделей для кожного фактору, і запропоновано метод синтезу регресійноавторегресійної математичної моделі, придатної для прогнозування наступних значень часового ряду.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Про необхідність під час системного аналізу процесів з використанням моделі багатофакторної регресії враховувати ще й авторегресійні моделі факторів [Електронний ресурс] / Б. І. Мокін, О. Б. Мокін, В. Б. Мокін, С. О. Довгополюк // Матеріали XV мiжнародної конференцiї "Контроль i управлiння в складних системах (КУСС-2020)", м. Вiнниця, 8-10 жовтня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – Режим доступу: http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/30622.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Э. Хеннан. Многомерные временные ряды. Москва: изд-во «Мир», 1974, 575 с.
- Дж. Бокс, Г. Дженкинс. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.Вып.1. Москва: изд-во «Мир», 1974, 408 с.
- О.Б.Мокін, В.Б.Мокін, Б.І.Мокін. «Метод ідентифікації моделі авторегресії-ковзного середнього АРКС(p,q) з довільними значеннями порядків p,q , який узагальнює методику ЮлаУокера», Наукові праці Вінницького національного технічного університету[електронний ресурс], №2, с.1-6, 2014.- Режим доступу: http://praci. vntu. edu.ua/index.php/praci/article/view/406/404