Сибирский федеральный университет

Перевод названия: Кусочно-полиномиальные модели для агрегации и регрессионного анализа в задачах дистанционного зондирования Земли

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Идентификатор DOI: 10.17516/1999-494X-0118

Ключевые слова: numerical probabilistic analysis, data aggregation, regression modeling, piecewise polynomial model, density function, численный вероятностный анализ, агрегация, регрессионный анализ, кусочно полиномиальные модели, функции плотности

Аннотация: We discuss the procedures of data aggregation as a preprocessing stage for subsequent to regression modeling. An important feature of study is demonstration of the way how represent the aggregated data. It is proposed to use piecewise polynomial models, including spline aggregate functions. We show that the proposed approach to data aggregation can be interpreted as the frequency distribution. To study its properties density function concept is used. Applying data aggregation models as input and output variables we propose a new probability density function value linear regression model (Distributions Regression). To calculate the data aggregation and regression model we employ numerical probabilistic analysis (NPA). To demonstrate the degree of the correspondence of the proposed methods to reality, we developed a theoretical framework and considered numerical examples. Предложены новые подходы для исследования и анализа зависимостей в эмпирических данных. Обсуждаются вопросы агрегирования и различные виды математических моделей агрегированных данных. Для больших объемов данных предлагается использовать процедуры агрегирования на основе кусочно-полиномиальных моделей. Рассматриваются вопросы повышения точности построения кусочно-полиномиальных моделей в виде полиномиальных сплайнов. Рассмотрены новые подходы в задачах восстановления функциональных зависимостей на основе сплайн-агрегаций.

Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии

Выпуск журнала: Т. 11, № 8

Номера страниц: 964-973

ISSN журнала: 1999494X

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет

• Popova Olga A. (Siberian Federal University)

• Ядро РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК