Оценивание Риска Регрессионной Модели в Случае Неизвестного Распределения
Оценивание Риска Регрессионной Модели в Случае Неизвестного Распределения
* Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 08-01-00944-а В данной работе поднимается достаточно актуальная проблема оценивания качества решения в условиях отсутствия информации о распределениях. Для задачи регрессионного анализа рассматривается альтернативная функция риска, построенная ранговым методом. Отражены положительные и отрицательные стороны такого подхода. Статистическим моделированием получены точечные оценки эмпирической функции риска, отражающие обоснованность применения рангового метода в условия «полной неопределённости».
- Bulgarian Academy of Sciences Bulgaria
- Institute of Mathematics and Informatics Bulgaria
Функция Риска, Эмпирическая Функция Риска, Ранговая Регрессия, Корреляционный и Регрессионный Анализ, Класс Линейных Решающих Функций, Вероятность и Статистика
Функция Риска, Эмпирическая Функция Риска, Ранговая Регрессия, Корреляционный и Регрессионный Анализ, Класс Линейных Решающих Функций, Вероятность и Статистика
selected citations These citations are derived from selected sources.This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Citations provided by BIP!Popularity provided by BIP!