Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Степошина, С.В. - Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации
Степошина, С.В. - Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации
Нет экз.
Статья
Автор: Степошина, С.В.
Транспортное машиностроение: Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Степошина, С.В.
Транспортное машиностроение: Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Степошина, С.В.
Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации / С.В. Степошина // Транспортное машиностроение. – 2024. – № 4. – С. 4-12: ил. - Библиогр.: 4 назв.
Автором проанализирована степень влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. В работе применен метод наименьших квадратов, метод полиномиальной аппроксимации. Сделан вывод что применение полиномиальной аппроксимации позволяет повысить точность однофакторных и многофакторных регрессионных моделей, что увеличивает их адекватность, значимость коэффициентов и расширяет возможности их применения.
Ключевые слова = МАШИНОСТРОЕНИЕ
Ключевые слова = ИССЛЕДОВАНИЯ
Степошина, С.В.
Повышение точности регрессионных моделей методами полиноминальной аппроксимации / С.В. Степошина // Транспортное машиностроение. – 2024. – № 4. – С. 4-12: ил. - Библиогр.: 4 назв.
Автором проанализирована степень влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. В работе применен метод наименьших квадратов, метод полиномиальной аппроксимации. Сделан вывод что применение полиномиальной аппроксимации позволяет повысить точность однофакторных и многофакторных регрессионных моделей, что увеличивает их адекватность, значимость коэффициентов и расширяет возможности их применения.
Ключевые слова = МАШИНОСТРОЕНИЕ
Ключевые слова = ИССЛЕДОВАНИЯ