title: Linear models in statistics
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ковальчук Анатолий Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kovalcuk Anatolij Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Головчанская Юлия Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Golovcanskaa Ulia Igorevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Бухвалова Вера Вацлавовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Buhvalova Vera Vaclavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:27Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047545
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25888
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной статье рассматриваются линейная регрессия и квантильная регрессия. Поиск коэффициентов линейной регрессии осуществляется с помощью метода наименьших квадратов, метода наименьшей суммы модулей (МНСМ), метода наименьшего максимального модуля (МНММ).  МНСМ, МНММ и квантильная регрессия сводятся к решениям задач линейного программирования.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This article considers linear regression and quantile regression. Coefficients of linear regression are searched using the method of the least squares (LS) , the method of the least sum of absolute deviations (LSAD) , and the method of the least maximum absolute deviations (LMAD). LSAD, LMAD and quantile regression are reduced to solving linear programming problems.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейное программирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: квантильная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear programming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: quantile regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Linear models in statistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Линейные модели в статистике
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Golovcanskaa_Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25888/1/Golovcanskaa_Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 798,61 kB
resources.filename: reviewSV_Buhvalova_Golovcanskaa__otzyv_2019.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25888/2/reviewSV_Buhvalova_Golovcanskaa__otzyv_2019.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 85,2 kB