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] => 35.175.174.36
    [SESS_TIME] => 1711655089
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => b948275b784bad6370493ecf513a9a78
    [UNIQUE_KEY] => d5dd8dfda474eb29058127c6ee3f74f5
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Вестник НГУЭУ

2015 год, номер 4

ОБ УСТОЙЧИВОМ ОЦЕНИВАНИИ ПАРАМЕТРОВ АВТОРЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ОБОБЩЕННОГО МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ

А.В. Панюков
Южно-Уральский государственный университет, Просп. Ленина, 76, г. Челябинск, 454080, Россия
paniukovav@susu.ac.ru
Ключевые слова: алгоритм, модель авторегрессии, линейное программирование, параметрическая идентификация, algorithm, autoregressive model, linear programming, parameter identification
Страницы: 339-346
Подраздел: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОИСКИ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Аннотация

Наиболее распространенным методом определения коэффициентов уравнения регрессии является метод наименьших квадратов (МНК), являющийся параметрическим методом, требующим выполнения ряда жестких ограничений: независимость и нормальность распределения ошибок измерения, отсутствие корреляции объясняющих переменных. Даже незначительные нарушения указанных предпосылок резко снижают эффективность оценок. Процедуры МНК-оценивания неустойчивы при наличии в измерениях больших ошибок, при этом оценки становятся несостоятельными. Нахождение оценок коэффициентов уравнения авторегрессии существенно усложняется плохой обусловленностью системы уравнений, представляющей необходимые условия минимума суммы квадратов отклонений. Альтернативой МНК с целью обеспечения устойчивости оценок при нарушении предпосылок является метод наименьших модулей (МНМ). В работе рассмотрены два варианта реализации МНМ: взвешенный МНМ (ВМНМ) и обобщенный МНМ (ОМНМ). Отмеченная в работе взаимосвязь методов позволила свести задачу определения ОМНМ-оценок к итерационной процедуре с ВМНМ-оценками. Последние вычисляются путем решения соответствующей задачи линейного программирования.