Линейный регрессионный анализ малой выборки нечетких исходных данных

Abstract

Розглянуто задачу оцінювання параметрів рівняння регресії для малої вибірки вихідних даних, коли умови проведення спостережень задані нечітко. Запропоновано технологію штучної ортогоналізації результатів пасивного експерименту, основану на комплексному застосуванні нечіткої кластеризації та розробленого методу розв’язання нечітких систем лінійних алгебраїчних рівнянь.

The problem of estimating the parameters of the regression equation for a small sample of initial data, when the conditions of observation are given fuzzy. The technology of artificial orthogonalization of results of a passive experiment is based on the integrated application of fuzzy clustering and the developed method for solving fuzzy systems of linear algebraic equations.