Про необхідність під час системного аналізу процесів з використанням моделі багатофакторної регресії враховувати ще й авторегресійні моделі факторів
Вантажиться...
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
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
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