Оцінка точності лінійної регресії в умовах малих вибірок

Authors

  • В. В. Ілик Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Ю. С. Хмелівський Донецький національний університет імені Василя Стуса

Keywords:

лінійна регресія, малі вибірки, регуляризація, крос-валідація, баєсівські методи

Abstract

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.

Author Biographies

В. В. Ілик , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувач вищої освіти

Ю. С. Хмелівський , Донецький національний університет імені Василя Стуса

асистент кафедри інформаційних технологій

References

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.

Published

2024-12-19

How to Cite

[1]
Ілик , В.В. and Хмелівський , Ю.С. 2024. Оцінка точності лінійної регресії в умовах малих вибірок. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Dec. 2024), 173-175.

Issue

Section

Секція 3 Прикладні інформаційні технології, комп’ютерні технології обробки даних