Наукові конференції України, Інновації молоді - машинобудуванню 2017

Розмір шрифту: 
ДИСКРИМІНАНТНИЙ АНАЛІЗ І ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТІВ
В. І. Зварич, С. М. Лапач

Остання редакція: 2017-04-12

Тези доповіді


Встановлено необхідність забезпечення певних властивостей вибірки для використання її в дискримінантному аналізі. Ці властивості обумовлені особливостями застосування ДА і вимагаються:

  1. для виконання відповідних передумов, висунутих в ДА;
  2. для забезпечення обчислювальної стійкості побудови дискримінантної моделі;
  3. для можливості гарантованого практичного застосування отриманих моделей.

Для забезпечення вказаних властивостей вибірки для дискримінантного аналізу необхідно використовувати робастні плани експерименту на основі рівномірно розподілених ЛПt чисел. В тому випадку, коли планування неможливе, необхідно використовувати розроблені засоби для поширення планування на пасивний експеримент.

Таким чином, виконано поширення планування експерименту на дискримінантний аналіз.


Ключові слова


дискримінантний аналіз, планування експериментів

Посилання


1. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. изд. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин — М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.

2. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике –М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.–598с.

3. Статистические методы для ЭВМ / Под ред. К. Энслейна, Э. Рел­стона, Г.С. Уилфа; Пер. с англ. / Под ред. М.Б. Малютова.— М.: Наука, 1986.— 464 с.

4. С.Н. Лапач, А.В. Чубенко, П.Н. Бабич Статистика в науке и бизнесе –К.: 2002, Морион. – 640с

5. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. – М.: Наука,  1984. – 320с.

6. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 302 с.

7. Петрович М.Л. Регрессионный анализ и его математическое обеспечение на ЕС ЭВМ: – М.: Финансы и статистика, 1982. – 199с.

8. Райс Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение / Пер. с англ. О.Б. Арушаняна. Под ред. В.В. Воеводина. - М.: Мир, 1984. - 264с.

9. Форсайт Дж., Малькольм М., Моулер К. Машинные методы ма­тематических вычислений / Пер. с англ.  Х.Д.  Икрамова. – М.: Мир, 1980. – 280 с.

10. С.Н. Лапач, С.Г. Радченко Основные проблемы построения регрессионных моделей // Математичні машини і системи, 2012, № 4, С. 125–133.

11. Огороднік С.В., Лапач С.М. Поліноми Чебишева і звичайні поліноми в регресії при використанні масових програмних засобів / Загально університетська науково-технічної конференції молодих вчених та студентів, Київ. 2012р..С. 105–107.

12. С.Н. Лапач Регрессионный анализ: процессный подход /Математичні машини і системи, 2016, № 1. C.129–138

13. С.Н. Лапач Робастные планы эксперимента / Математичне та імітаційне моделювання систем. МОДС 2016: тези доповідей Одинадцятої міжнародної науково-практичної конференції (Жукин, 27 червня – 1 липня 2016р.) – Чернігів: ЧНТУ, 2016. –С.320-324.

14. Лапач С.Н., Пасечник М.Ф., Чубенко А.В. Статистические методы в фармакологии и маркетинге фармацевтического рынка –К.: 1999, ЗАТ “Укрспецмонтаж” – 312с.

15. Лапач С.Н., Радченко С.Г., Бабич П.Н. Планирование, регрессия и анализ моделей PRIAM ( ПРИАМ) / Каталог программные продукты Украины. К.: 1993. С. 24-27.

16. С.Н. Лапач Планирование в пассивном эксперименте. Математичні машини і системи, 2013, № 4, С. 156–160.


Full Text: DOC

Коментарі на доповідь

View all comments  |  Add comment