Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 23 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

ство подготовки почвы, соблюдение агротехнических требований

и т.д. Предполагается, что статистические данные по всем факто-

рам наличествуют и что качественные факторы переведены в ко-

личественную шкалу.

Во всех приведенных примерах зависимая переменная одна.

Ограничимся в дальнейшем рассмотрением именно этого, наибо-

лее часто встречающегося случая.

Независимые переменные – компоненты вектора

− при-

нято называть регрессорами, зависимую переменную

― от-

кликом.

называется также предиктором, а компоненты вектора

― предсказывающими переменными. Правильный выбор рег-

рессоров является необходимой предпосылкой успеха исследова-

ния. В число регрессоров в начале исследования могут быть

включены лишние, отвечающие незначимым или слабо влияю-

щим факторам. Некоторые факторы могут оказаться зависимыми.

Теория дает рецепты того, как по выборке можно исправить не-

дочеты первоначального выбора. Однако если из-за недостаточ-

ной компетентности исследователя в число регрессоров не попа-

ли существенные факторы, то модель прогнозирования хорошей

не будет.

В наиболее общей постановке задача регрессионного анали-

за не предполагает, что при установлении зависимости

от

будут использоваться функции какого-либо заранее заданного

класса. Для такого подхода на заре кибернетической эры был

придуман термин «черный ящик». Рис. 2.1 иллюстрирует это по-

нятие. Черный потому, что внутрь него невозможно заглянуть,