INDICATORS OF THE FIRST LEVEL IN POLYNOMIAL REGRESSION ANALYSIS
https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-5-97-104
Abstract
The PURPOSE of the study is to find the methods for estimating nonlinear probability dependencies. METHODS.The main research methods are theoretical probabilistic analysis and numerical methods. RESULTS. The behavior of indicators calculated according to the statistical material that presumably contains polynomially connected independent and dependent variables is investigated. The indicators that serve as the basis for calculating the regression coefficients of the polynomial and accurate determination of its order are considered. Particular attention is given to the indicator of the first level, which reflects the contribution of the linear component to the estimated polynomial dependence. CONCLUSION. Indicators can be successfully applied at the stage of preliminary, evaluative statistical analysis for an approximate evaluation of the order and type of a regression polynomial.
References
1. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров); 4-е изд. М.: Наука, 1977. 832 с.
2. Хастингс Н., Пикок А. Справочник по статистическим распределениям; пер. с англ. М.: Статистика, 1980. 95 с.
3. Колмогоров А.Н. О логарифмически нормальном законе распределения при дроблении // Доклады АН СССР. 1941. Т. 31. № 2. С. 99-101.
4. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов / пер. с англ. Г.В. Матушевского, В.Е. Привальского; ред. Г.Я. Мирской. М.: Наука, 1974. 399 с.
5. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2 кн.; 2 изд., перераб. и доп.; пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1986. Кн. 1 - 366 с.
6. Закс Л. Статистическое оценивание; пер. с нем. М.: Статистика, 1976. 598 c.
7. Математическая энциклопедия; в 5 т. / гл. ред. И.М. Виноградов. М.: Советская энциклопедия. Т. 5. Случайная величина - ячейка. 1985. 623 с.
8. Петров А.В. «Иная и забытая» теория вероятностей / Вестник ИрГТУ. 2013. № 11 (82). С. 36-38.
9. Петров А.В. Основы теории полиномиальных стохастических взаимосвязей. Иркутск: Изд-во ИРНИТУ, 2016. 170 с.
10. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / пер. с англ. И.Г. Журбенко, В.П. Носко; под ред. Ю.К. Беляева. М.: Мир, 1976. 756 с.
11. Мирский Г.Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерения. М.: Энергоиздат, 1982. 320 с.
12. Чупров А.А. Основные проблемы теории корреляции. М.: Госстатиздат СССР, 1966. 176 с.
13. Петров А.В. Метод вычисления индикаторов полиномиальной зависимости // Вестник ИрГТУ. 2016. Т. 20. № 6. С. 82-88. https://doi.org/10/21285/1814-3520-2016-6-82-88
14. Петров А.В. О взаимосвязи индикатора базового уровня с порядком регрессионного полинома// Вестник ИрГТУ. 2016. Т. 20. № 7. С. 102-108. https://doi.org/10/21285/1814-3520-2016-7-102-108
Review
For citations:
Petrov A.V. INDICATORS OF THE FIRST LEVEL IN POLYNOMIAL REGRESSION ANALYSIS. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(5):97-104. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-5-97-104
Views:
225
Email this article 