1. DSpace at Saint Petersburg State University
  2. GRADUATION PROJECTS
  3. MATHEMATICS AND MECHANICS
  4. BACHELOR STUDIES
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/25888
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorКовальчук Анатолий Вячеславовичru_RU
dc.contributor.advisorKovalcuk Anatolij Vaceslavovicen_GB
dc.contributor.authorГоловчанская Юлия Игоревнаru_RU
dc.contributor.authorGolovcanskaa Ulia Igorevnaen_GB
dc.contributor.editorБухвалова Вера Вацлавовнаru_RU
dc.contributor.editorBuhvalova Vera Vaclavovnaen_GB
dc.date.accessioned2021-03-24T15:08:27Z-
dc.date.available2021-03-24T15:08:27Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.other047545en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/25888-
dc.description.abstractВ данной статье рассматриваются линейная регрессия и квантильная регрессия. Поиск коэффициентов линейной регрессии осуществляется с помощью метода наименьших квадратов, метода наименьшей суммы модулей (МНСМ), метода наименьшего максимального модуля (МНММ). МНСМ, МНММ и квантильная регрессия сводятся к решениям задач линейного программирования.ru_RU
dc.description.abstractThis article considers linear regression and quantile regression. Coefficients of linear regression are searched using the method of the least squares (LS) , the method of the least sum of absolute deviations (LSAD) , and the method of the least maximum absolute deviations (LMAD). LSAD, LMAD and quantile regression are reduced to solving linear programming problems.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectлинейная регрессияru_RU
dc.subjectлинейное программированиеru_RU
dc.subjectквантильная регрессияru_RU
dc.subjectпрогнозированиеru_RU
dc.subjectlinear regressionen_GB
dc.subjectlinear programmingen_GB
dc.subjectquantile regressionen_GB
dc.subjectpredictionen_GB
dc.titleLinear models in statisticsen_GB
dc.title.alternativeЛинейные модели в статистикеru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Golovcanskaa_Diplom.pdfArticle798,61 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_Buhvalova_Golovcanskaa__otzyv_2019.pdfReviewSV85,2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.