Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/251476| Заглавие документа: | D-оптимальные планы экспериментов для линейной множественной регрессии с неравноточными наблюдениями |
| Другое заглавие: | D-optimal experimental designs for linear multiple regression under heteroscedastic observations / V. P. Kirlitsa |
| Авторы: | Кирлица, В. П. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
| Дата публикации: | 2020 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. - 2020. - № 2. - С. 59-68 |
| Аннотация: | Исследуется проблема построения непрерывных (число наблюдений не фиксируется) и точных (с фиксированным числом наблюдений) D-оптимальных планов экспериментов для линейной множественной регрессии в случае, когда дисперсия ошибок зависит от точки, в которой проводится наблюдение. Определен класс функций, описывающих изменение дисперсии неравноточных наблюдений, для которых можно построить непрерывные и точные D-оптимальные планы экспериментов. Для линейной множественной регрессии с тремя факторами построены непрерывные D-оптимальные планы экспериментов с четырьмя различными типами неравноточных наблюдений. Для каждого из этих типов выделен свой собственный класс функций, описывающих изменение дисперсии наблюдений. |
| Аннотация (на другом языке): | The problem of construction of «continuous» (number of observations is not fixed) and «exact» (number of observations is fixed) D-optimal experimental designs for linear multiple regression in the case when variance of errors of observations depends on regressor value is studied in this paper. Families of functions that determine heteroscedastic observations are found for which it is possible to construct «continuous» and «exact» D-optimal experimental designs. «Continuous» D-optimal experimental designs under four different types of heteroscedasticity are constructed for linear multiple regression with three regressors. |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/251476 |
| ISSN: | 1561-834X |
| DOI документа: | 10.33581/2520-6508-2020-2-59-6 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2020, №2 |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.