Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.235.20.185
    [SESS_TIME] => 1716435381
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 6d05a56ef68182235cb29ec78822c3ed
    [UNIQUE_KEY] => c668e4e6404f3af0c2d417330a0b34d2
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2015 год, номер 3

СПЛАЙНОВАЯ РЕГРЕССИЯ С ПЕРЕМЕННЫМИ ШТРАФНЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ

В.И. Денисов, А.В. Фаддеенков
Новосибирский государственный технический университет, 630073, г. Новосибирск, просп. К. Маркса, 20
videnis@nsti.ru
Ключевые слова: параметрические и непараметрические методы, полупараметрическая регрессия, модели штрафных сплайнов, модели компонент дисперсии, parametric and nonparametric methods, semi-parametric regression, penalty spline models, variance component models
Страницы: 3-10
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация

Рассмотрена задача построения полупараметрической сплайновой регрессионной модели. Предложена новая модель штрафных сплайнов с переменными штрафными коэффициентами. В модели предполагается, что координаты базисных точек определяются как решение оптимизационной задачи по минимизации остаточной суммы квадратов. Выбор значений штрафных коэффициентов основан на представлении исходной модели в виде модели со случайными эффектами (модели компонент дисперсии). Методами компьютерного моделирования проведён ряд вычислительных экспериментов по восстановлению линии регрессии с различными уровнями шума и при наличии выбросов. Приведены результаты вычислительных экспериментов по восстановлению линии регрессии, демонстрирующие более высокую точность новой модели в сравнении с известными аналогами.