Опис методу побудови лінійної моделі на основі аналізу парних кореляцій та рейтингу регресорів

Abstract

У цій роботі пропонується алгоритм, який будує лінійну модель з оптимальною кількістю регресорів, заснований на кореляційному аналізі, з використанням зовнішнього критерію вибору оптимальної моделі, що базується на поділі вхідної вибірки даних. Це відносить запропонований метод до класу алгоритмів МГУА. Описано основні етапи роботи алгоритму, показані результати роботи на тестових експериментах.

In this paper, the method of building of a linear model with the optimal number of regressors is proposed. It is based on a correlation analysis, using an external criterion for choosing the optimal model. The external criterion is based on the division of the input data sample. That is why the proposed method relates to the class of GMDH algorithms. The main stages of the algorithm work are described. The core feature of the algorithm is the use of frequency analysis of regressor ratings. The results of testing its effectiveness on test experiments are shown.

В работе предлагается алгоритм, который строит линейную модель с оптимальным количеством регрессоров, основанный на корреляционном анализе, с использованием внешнего критерия выбора оптимальной модели. Это относит предлагаемый метод к классу алгоритмов МГУА. Описаны основные этапы работы алгоритма, показаны результаты проверки его работы на тестовых экспериментах.