Оцінка точності лінійної регресії в умовах малих вибірок
Ключові слова:
лінійна регресія, малі вибірки, регуляризація, крос-валідація, баєсівські методиАнотація
Лінійна регресія є основним методом статистичного аналізу, але в умовах малих вибірок її точність може знижуватися. Стаття розглядає методи покращення надійності моделей, як-от регуляризація, крос-валідація та баєсівські підходи з акцентом на прикладах із медичних, соціологічних і ринкових досліджень.
Посилання
Нельсон Д. Що таке лінійна регресія? 2021. URL: https://www.unite.ai/uk/what-is-linearregression/ (дата звернення: 22.10.2024).
Cross-Validation Modeling: вебсайт. 2023. URL: https://itwiki.dev/data-science/ml-reference/ml-glossary/cross-validation-modeling (дата звернення: 22.10.2024).
Бондаренко Я. С., Рачко Д. О., Розливан А. О. Посібник до вивчення дисципліни «Імовірнісні графічні моделі». Частина 2. Навчання байєсівської мережі. Дніпро: Ліра, 2020. 40 с.
