Текущий выпуск Номер 3, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'модели регрессии':
Найдено статей: 22
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 2, с. 201-203
    Просмотров за год: 29.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 229-233
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 3, с. 455-457
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 521-523
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 525-528
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 205-208
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 3, с. 557-560
  9. Тихов М.С., Бородина Т.С.
    Математическая модель и компьютерный анализ критериев однородности зависимости «доза–эффект»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 267-273

    Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ2, основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.

    Ключевые слова: модель зависимости «доза–эффект», непараметрический метод ядерной оценки регрессии, оценка Надарая–Ватсона, критерии однородности.
    Просмотров за год: 6.
  10. Михеев А.В., Казаков Б.Н.
    Новый метод точечной оценки параметров парной регрессии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 57-77

    Описывается новый метод отыскания параметров однофакторной регрессионной модели: метод наибольшего косинуса. Реализация метода предполагает разделение параметров модели на две группы. Параметры первой группы, отвечающие за угол между вектором экспериментальных данных и вектором регрессионной модели, определяются по максимуму косинуса угла между этими векторами. Во вторую группу входит масштабный множитель. Он определяется «спрямлением» зависимости координат вектора экспериментальных данных от координат вектора регрессионной модели. Исследована взаимосвязь метода наибольшего косинуса с методом наименьших квадратов. Эффективность метода проиллюстрирована примерами из физики.

    Ключевые слова: парная регрессия, точечная оценка, метод наименьших квадратов, двухэкспоненциальная кинетика люминесценции, температура кипения воды, удельное электрическое сопротивление, модель Блоха–Грюнайзена.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
Страницы: следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований