О возможностях пакета адаптивного регрессионного моделирования СПОР

Кадырова, Г.Р.; Родионова, Т.Е.

Samara University Repository

Welcome to the Samara University repository!

This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.

The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.

Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.

Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).

Use the archive for study, research, and professional development!

Title:	О возможностях пакета адаптивного регрессионного моделирования СПОР
Authors:	Кадырова, Г.Р. Родионова, Т.Е.
Issue Date:	2017
Publisher:	Новая техника
Citation:	Кадыровa Г.Р. О возможностях пакета адаптивного регрессионного моделирования СПОР / Г.Р. Кадыровa, Т.Е. Родионова // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1834-1837.
Abstract:	Представлен оригинальный статистический пакет «Система поиска оптимальных регрессий» (СПОР), позволяющий осуществлять высокоточное статистическое (регрессионное) моделирование процессов или явлений с последующим использованием моделей для прогноза выходных характеристик. Эффективность данной методологии, под которой понимается сокращение размерности модели и повышение точности определения ее параметров и прогноза, прямо пропорциональна размерности, степени зашумленности и мультиколлинеарности исходных данных, что позволяет считать ее применение для высокоточных расчетов перспективным математическим подходом.
URI:	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13612
Appears in Collections:	Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
paper 330_1834-1837.pdf	Основная статья. Раздел: Наука о данных	624.25 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record