Ідентифікація нелінійності в реальних даних із використанням спрощеного тесту

P. I. Bidiuk, A. S. Gasanov, S. E. Vavilov

Анотація


Розглянуто задачу ідентифікації нелінійності та експериментальних даних із використанням статистичних тестів. Подано аналіз відомого статистичного тесту на нелінійність, що ґрунтується на співвідношенні Фішера, і запропоновано спрощений тест, який може бути використано в умовах неповноти експериментальних або статистичних даних. Емпіричний критерій перевірки даних на нелінійність розраховується на основі зв’язку між розмахом кумулятивної суми і стандартним відхиленням, обчисленим за експериментальними даними. Емпірично встановлено існування тісного взаємозв’яку між запропонованим та відомими тестами в сенсі подібності остаточного результату тестування. Для визначення критичних значень, необхідних для використання спрощеного тесту, виконано обчислювальні експерименти. Також встановлено, що запропонований спрощений тест можна застосовувати як в умовах достатньої повноти, так і при неповних експериментальних даних. Практичне застосування різних тестів до фактичних даних свідчить про близькість результатів, отриманих за різними методами.

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Zaks B. Statisticheskoye otsenivaniye. — M.: Statistika, 1976. — 598 s.

Kuz’min V.N. Novyy statisticheskiy metod identifikatsii nelineynosti na osnove empiricheskikh dannykh // Konferentsiya po komp’yuternomu analizu dannykh i modelirovanii. — Minsk, 1998. — T. 1. — S. 159–164.

Bidyuk P.I., Baklan I.V., Gasanov А.S. Sistemnyy podkhod k analizu adekvatnosti nelineynykh modeley vremennykh ryadov // Kibernetika i sistemnyy analiz. — 2003. — № 3. — S. 147–158.

Babak O.V., Gasanov А.S., Mel’nikov S.V. Primeneniye metoda general’noy obobshchennoy peremennoy pri identifikatsii nelineynykh ob"yektov // Visn. KNU ym. T.H. Shevchenko. Ser. fiz.-mat. nauk. — 2002. — № 5. — S. 9–12.

Rao M.J.N. Filtering and Control of Macroeconomic Systems. — Amsterdam: North Holland, 1987. — 360 p.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Закс Б. Статистическое оценивание. — М.: Статистика, 1976. — 598 с.


2. Кузьмин В.Н. Новый статистический метод идентификации нелинейности на основе эмпирических данных // Конференция по компьютерному анализу данных и моделировании. — Минск, 1998. — Т. 1. — С. 159–164.


3. Бидюк П.И., Баклан И.В., Гасанов А.С. Системный подход к анализу адекватности нелинейных моделей временных рядов // Кибернетика и системный анализ. — 2003. — № 3. — С. 147–158.


4. Бабак О.В., Гасанов А.С., Мельников С.В. Применение метода генеральной обобщенной переменной при идентификации нелинейных объектов // Вісн. КНУ им. Т.Г. Шевченко. Сер. фіз.-мат. наук. — 2002. — № 5. — С. 9–12.


5. Rao M.J.N. Filtering and Control of Macroeconomic Systems. — Amsterdam: North Holland, 1987. — 360 p.

 



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.