TY - JOUR

T1 - УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ МОДЕЛЕЙ РЕГРЕССИИ НА ОСНОВЕ ЗАДАЧ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

AU - Чернавин, Павел Федорович

AU - Чернавин, Николай Павлович

AU - Чернавин, Федор Павлович

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - Качество моделей регрессий необходимо оценивать многими показателями. Критериями качества могут быть минимум суммы квадратов или абсолютных величин отклонений прогнозируемых значений от истинных, адекватность величины и знака коэффициентов в уравнениях регрессии, робастность модели, минимум признаков необходимых для выполнения других показателей и многое другое. При построении уравнений регрессии стандартными программами достаточно сложно одновременно учесть несколько из перечисленных показателей. Цель статьи - продемонстрировать, что построение моделей регрессии на основе задач математического программирования позволяет учитывать в рамках одной модели большую совокупность требований к качеству решения одновременно. Научная новизна состоит в том, что такой подход позволяет создавать более сложные модели регрессии, учитывающие специфику конкретных практических задач. Например, в генеральной выборке могут одновременно присутствовать различные тенденции. В этом случае необходимо выяснить сколько уравнений регрессии требуется для описания имеющихся наблюдений с заданной точностью. Частным случаем такой постановки является кусочно-линейная регрессия. Другим примером может быть необходимость прогнозирования нескольких выходных параметров минимальным набором одинаковых входных параметров. В статьe приведены практические результаты применения авторского подхода для решения задач регрессии в агломерационном производстве и прогнозировании финансовых результатов для банковской сферы.

AB - Качество моделей регрессий необходимо оценивать многими показателями. Критериями качества могут быть минимум суммы квадратов или абсолютных величин отклонений прогнозируемых значений от истинных, адекватность величины и знака коэффициентов в уравнениях регрессии, робастность модели, минимум признаков необходимых для выполнения других показателей и многое другое. При построении уравнений регрессии стандартными программами достаточно сложно одновременно учесть несколько из перечисленных показателей. Цель статьи - продемонстрировать, что построение моделей регрессии на основе задач математического программирования позволяет учитывать в рамках одной модели большую совокупность требований к качеству решения одновременно. Научная новизна состоит в том, что такой подход позволяет создавать более сложные модели регрессии, учитывающие специфику конкретных практических задач. Например, в генеральной выборке могут одновременно присутствовать различные тенденции. В этом случае необходимо выяснить сколько уравнений регрессии требуется для описания имеющихся наблюдений с заданной точностью. Частным случаем такой постановки является кусочно-линейная регрессия. Другим примером может быть необходимость прогнозирования нескольких выходных параметров минимальным набором одинаковых входных параметров. В статьe приведены практические результаты применения авторского подхода для решения задач регрессии в агломерационном производстве и прогнозировании финансовых результатов для банковской сферы.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54079889

U2 - 10.30987/2658-6436-2023-2-50-57

DO - 10.30987/2658-6436-2023-2-50-57

M3 - Статья

SP - 50

EP - 57

JO - Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении

JF - Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении

SN - 2658-6436

IS - 2 (20)

ER -