Збірник наукових трудів конференції: «Сучасні інноваційні технології підготовки інженерних кадрів для гірничої промисловості і транспорту 2017» ISSN 2311-147X Contemporary Innovation Technique of the Engineering Personnel Training for the Mining and Transport Industry 2017 (CITEPTMTI’2017). Conference Proceedings. Дата проведення конференції: 13-14 квітня 2017 року. Державний вищій навчальний заклад «Національний гірничий університет» м. Дніпро  Україна

Contents

УДК 519.21 : 519.24

ВИБІР ОПТИМАЛЬНОЇ МОДЕЛІ ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ ПРИ НАЯВНОСТІ СИЛЬНОЇ ЛІНІЙНОЇ ЗАЛЕЖНОСТІ МІЖ ВХІДНИМИ ЗМІННИМИ

В.В. Крохін¹, Д.П. Сівцов²

¹кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри ЕОМ, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, м. Дніпро, Україна, e-mail: krokhinvolodymyr@yahoo.com

²завідувач навчальної лабораторії кафедри ЕОМ, Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара, м. Дніпро, Україна, e-mail: explorer1024@ukr.net

Анотація. Проведено аналіз ефективності вибору оптимальної моделі множинної лінійної регресії (МЛР) при наявності сильної лінійної залежності між вхідними змінними. Дослідження проводилося за допомогою методу імітаційного моделювання. Проаналізовані п'ять методів вибору оптимальної МЛР (метод усіх можливих регресій з виправленим коефіцієнтом детермінації в якості критерію оптимальності; метод усіх можливих регресій з виправленим коефіцієнтом детермінації в якості критерію оптимальності і оцінкою значущості коефіцієнтів МЛР (на основі t-статистики); метод усіх можливих регрессий з використанням статистики Маллоуза в якості критерію оптимальності; метод послідовного виключення; покроковий метод) з точки зору їх стійкості в умовах мультиколінеарності. Дослідження проводилося за допомогою спеціально розробленого в середовищі MATLAB програмного забезпечення.

Ключові слова: множинна лінійна регресія, оптимальна модель, критерій оптимальності, мультиколінеарності, імітаційне моделювання. 

See in PDF format