Constructing the nonlinear regression equations based on multivariate normalizing transformations

dc.contributor.authorPrykhodko, N. V.
dc.contributor.authorPrykhodko, S. B.
dc.date.accessioned2021-10-05T08:09:42Z
dc.date.available2021-10-05T08:09:42Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionPrykhodko, N. V. Constructing the nonlinear regression equations based on multivariate normalizing transformations / N. V. Prykhodko, S. B. Prykhodko // Вісн. ХНУ ім. В. Н. Каразіна. Сер. Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління. – Харків, 2018. – Вип. 39. – С. 61–68.uk_UA
dc.description.abstractВ статті розглядаються методи побудови рівнянь, довірчих інтервалів та інтервалів передбачення нелінійних регресій на основі багатовимірних нормалізуючих перетворень для негаусовських даних. У якості прикладу побудовано нелінійне регресійне рівняння для оцінювання розміру програмного забезпечення інформаційних систем з відкритим кодом на PHP із застосуванням багатовимірного нормалізуючого перетворення Джонсона для сімейства SB. Це рівняння отримано за вибіркою чотиривимірних негаусовських даних: фактичний розмір програмного забезпечення у тисячах рядків коду, загальна кількість класів, загальна кількість зв'язків та середня кількість атрибутів на клас у концептуальній моделі даних з 32 інформаційних систем, розроблених з використанням мови програмування PHP. Попередньо зазначені дані були перевірені на наявність викидів із використанням квадрату відстані Махаланобиса (Mahalanobis): для рівня значимості, що дорівнює 0,005, викиди відсутні. Гіпотезу про багатовимірну нормальність було перевірено за критерієм квадрату відстані Махаланобиса. Побудоване нелінійне рівняння у порівнянні з іншими регресійними рівняннями (як лінійними, так і нелінійними, які отримані за допомогою одновимірних нормалізуючих перетворень Джонсона та десяткового логарифму) має більший множинний коефіцієнт детермінації і менше значення середньої величини відносної похибки. Продемонстровано, що погана нормалізація багатовимірних негаусовських даних за допомогою одновимірних перетворень або її відсутність призводить до збільшення ширини довірчих інтервалів та інтервалів передбачення як нелінійної так і лінійної регресії для більшої кількості рядків даних у порівнянні з багатовимірним нормалізуючим перетворенням.uk_UA
dc.description.abstract1In the paper we consider the techniques to construct the equations, confidence and prediction intervals of nonlinear regressions on the basis of multivariate normalizing transformations for non-Gaussian data. We demonstrate that the poor normalization of multivariate non-Gaussian data using the univariate transformations leads to an expansion of the confidence and prediction intervals of non-linear regression for a larger number of data rows compared to the multivariate normalizing transformation.uk_UA
dc.description.provenanceSubmitted by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:07:29Z No. of bitstreams: 1 Prykhodko 11.pdf: 682735 bytes, checksum: 432504b0ae4ffc853d39776d50f574fd (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:08:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Prykhodko 11.pdf: 682735 bytes, checksum: 432504b0ae4ffc853d39776d50f574fd (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2021-10-05T08:08:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Prykhodko 11.pdf: 682735 bytes, checksum: 432504b0ae4ffc853d39776d50f574fd (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-10-05T08:09:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prykhodko 11.pdf: 682735 bytes, checksum: 432504b0ae4ffc853d39776d50f574fd (MD5)en
dc.identifier.issn2304-6201 (print)
dc.identifier.issn2524-2601 (online)
dc.identifier.urihttp://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/4460
dc.language.isoenuk_UA
dc.relation.ispartofseries519.237.5uk_UA
dc.subjectnon-linear regression equationuk_UA
dc.subjectconfidence intervaluk_UA
dc.subjectprediction intervaluk_UA
dc.subjectnormalizing transformationuk_UA
dc.subjectmultivariate non-Gaussian datauk_UA
dc.subjectнелінійне рівняння регресіїuk_UA
dc.subjectдовірчий інтервалuk_UA
dc.subjectінтервал передбаченняuk_UA
dc.subjectнормалізуюче перетворенняuk_UA
dc.subjectбагатовимірні негаусовські даніuk_UA
dc.titleConstructing the nonlinear regression equations based on multivariate normalizing transformationsuk_UA
dc.title22018
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Prykhodko 11.pdf
Розмір:
666.73 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
стаття
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.05 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: