Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2022

Идентификатор DOI: 10.34219/2078-8320-2022-13-5-78-81

Ключевые слова: quantile regression, symbolic regression, functional regression, computational probabilistic analysis, вычислительный вероятностный анализ, GAMLSS, квантильная регрессия, символьная регрессия, функциональная регрессия

Аннотация: В данной статье рассматриваются подходы регрессионного анализа. Дается краткое описание следующих подходов: квантильная регрессия, the GAMLSS, регрессия в символьном анализе данных, регрессия в функциональном анализе данных. Целью статьи является изучения новых подходов в регрессионном анализе данных, которые в дальнейшем будет применены для создания наиболее точной модели прогнозирования распределенных данных. Is article discusses the approaches of regression analysis. A brief description of the following approaches is given: quantile regression, the GAMLSS, regression in symbolic data analysis, regression in functional data analysis. The purpose of the article is to study new approaches in data regression analysis, which will be applied in the future to create the most accurate model for predicting temperature data.

Журнал: Информатизация и связь

Выпуск журнала: № 5

Номера страниц: 78-81

ISSN журнала: 20788320

Место издания: Москва

Издатель: Администрация Ярославской области, Министерство Российской Федерации по связи и информатизации, Государственная техническая комиссия при Президенте Российской Федерации

• Добронец Б.С. (Сибирский федеральный университет)
• Попова О.А. (Сибирский федеральный университет)
• Кемельбаева А.Р. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК