СТАТИСТИЧНІ ОЦІНКИ ПАРАМЕТРІВ МОДЕЛЕЙ З АДАПТИВНОЮ СТРУКТУРОЮ
Анотація
У статті досліджується статистичний метод оцінки параметрів моделей з адаптивною структурою, що представлені як суміш випадкових величин з не відомим законом розподілу. Структурна форма моделі передбачає поділ множини параметрів на два незалежних вектори - екзогенних та ендогенних змінних, але для більшості економічних задач здійснити такий розподіл не можливо, можна лише спостерігати результат одночасної дії всієї сукупності факторів на результуючу ознаку. Таким чином, вибір структурної форми моделі обмежений можливістю класифікації вектора параметрів. Крім того, до множини параметрів моделі адаптивної структури входять індикативні змінні, що відображують варіацію одної або декількох якісних ознак. Застосування теорії марковських ланцюгів дозволяє спростити процес моделювання до по-крокового алгоритму. Вибір послідовності кроків алгоритму структурної моделі визначається постановкою задачі та можливістю статистичної оцінки параметрів.
Посилання
Дебела І. М. Класифікація станів системи за вектором параметрів. ТНВ. Серія: Економіка. 2022. №11. C.114–119. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.11.16
L. Sakovich, G. Krykhovetskyi, Y. Nebesna. Теоретико-множинні моделі об’єктів зі змінною структурою. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. 2018. Т. 5, №51 С. 136–139. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.5.136.
L. Sakovich, G. Krykhovetskyi, Y. Nebesna. Оцінка надійності багаторежимних технічних об’єктів. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. 2019. Т. 1 №53. С. 153–157. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.1.153.
Ігор Кузьо, Юрій Шоловій, Надія Магерус. Моделювання динаміки систем змінної структури на прикладі руху інерційного збудника на пружних опорах. ISTCIPA. 2022. Вип.56. С. 39–47. DOI: https://doi.org/10.23939/istcipa2022.56.039.
O. Fedorovich, Yu. Pronchakov. Метод та моделі вибору траєкторії руху підприємства, що розвивається до найближчої цілі реформування. Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць.2020. Т.2, № 60 С. 40–43. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.040.
Lukianenko, I., & Nasachenko. Моделювання інфляційних очікувань на основі Марківської авторегресійної моделі з перемикачами. Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. 2020. Т.5. №1. С. 82–88. DOI: https://doi.org/10.18523/2519-4739.20205.1.82-88
O. V. Kasitskyj, P. I. Bidyuk, L. A. Korshevnyuk. Effective implementation of the EM-algorithm using GPGPU. Наукові вісті Національного технічного університету України Київський політехнічний інститут. 2013. № 5. С. 35–39.
Радзіховська Л.М., Гусак Л.П., Панчук Ю.С. Побудова багатофакторної регресійної моделі засобами програмного забезпечення Eviews. Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. 2021, Вип.44. С.54–59. DOI: http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-09.
О.М. Ткаченко, Н.О. Біліченко, О.Ф. Грійо-Тукало, О.В. Дзісь. Метод кластеризації на основі послідовного запуску k-середніх з обчисленням відстаней до активних центроїдів. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2012, Т.14, №1. С.25–34. URL: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/50557 (дата звернення 06.03.2023).
Дебела І. М. Байєсовський метод оцінки альтернативних рішень. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка. 2021. №8. С. 76–81. DOI: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2021.8.11
Debela I. M. (2022) Klasy`fikaciya staniv sy`stemy` za vektorom parametriv [Classification of system states by parameter vector]. TNV Series: Economy, № 10 pp. 114-119.
L. Sakovich, G. Krykhovetskyi, Y. Nebesna (2018) Teorety`ko-mnozhy`nni modeli ob'yektiv zi zminnoyu strukturoyu [Theoretical multiple models of objects with a variable structure]. Control, navigation and communication systems. Collection of scientific papers, vol. 5, № 51, pp. 136–139.
L. Sakovich, G. Krykhovetskyi, Y. Nebesna (2019) Ocinka nadijnosti bagatorezhy`mny`x texnichny`x ob'yektiv [Reliability assessment of multi-mode technical objects]. Control, navigation and communication systems. Collection of scientific papers, vol. 1, № 53, pp. 153–157.
Ihor Kuzio, Yurii Sholovii, Nadiya Magerus (2022) Modelyuvannya dy`namiky` sy`stem zminnoyi struktury` na pry`kladi ruxu inercijnogo zbudny`ka na pruzhny`x oporax [Modeling the dynamics of variable structure systems using the example of the motion of an inertial exciter on elastic supports]. ISTCIPA. vol. 56, pp. 39–47.
O. Fedorovich, Yu. Pronchakov (2020) Metod ta modeli vy`boru trayektoriyi ruxu pidpry`yemstva, shho rozvy`vayet`sya do najbly`zhchoyi cili reformuvannya [The method and models of choosing the trajectory of the enterprise, which is developing towards the nearest goal of reform]. Control, navigation and communication systems. Collection of scientific papers. vol. 2, № 60, pp. 40–43.
Lukianenko, I., & Nasachenko. (2020) Modelyuvannya inflyacijny`x ochikuvan` na osnovi Markivs`koyi avtoregresijnoyi modeli z peremy`kachamy` [Markov autoregressive model with switches]. Scientific notes of NaUKMA. Economic sciences, vol.5, №1, pp. 82–88.
O.V. Kasitskyj, P.I. Bidyuk, L.A. Korshevnyuk (2013) Efekty`vna realizaciya EM-algory`tmu z vy`kory`stannyam GPGPU [Effective implementation of the EM-algorithm using GPGPU]. Scientific news of the National Technical University of Ukraine Kyiv Polytechnic Institute, № 5, pp. 35–39.
Radzikhovska L.M., Husak L.P., Panchuk Yu.S. (2021) Pobudova bagatofaktornoyi regresijnoyi modeli zasobamy` programnogo zabezpechennya Eviews [Building a multivariate regression model using Eviews software].Computer-integrated technologies: education, science, production, vol.44, pp. 54–59.
O.M. Tkachenko, N.O. Bilichenko, O.F. Griyo-Tukalo, O.V. Dzis` (2012) Metod klastery`zaciyi na osnovi poslidovnogo zapusku k-serednix z obchy`slennyam vidstanej do akty`vny`x centroyidiv [A clustering method based on sequential running of k-means with calculation of distances to active centroids]. Registration, storage and processing of data, vol.14, №1, pp.25–34. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/50557 (date of application 06.03.2023).
Debela I. M. (2021) Bajjesovsjkyj metod ocinky aljternatyvnykh rishenj [Bayesian method of evaluating alternative solutions]. Taurian Scientific Bulletin. Series: Economics, №8, pp.76–81.
