Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3320
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКовальчук, О. Я.uk
dc.contributor.authorБубняк, М. М.uk
dc.date.accessioned2016-12-09T11:14:31Z-
dc.date.available2016-12-09T11:14:31Z-
dc.date.issued2012
dc.identifier.citationКовальчук О. Я. Застосування швидких алгоритмів для тепліцевих матриць до розв’язання економетричних задач з автокореляцією [Текст] / О. Я. Ковальчук, М. М. Бубняк // Вісник Київського національного університету технологій та дизайну. - 2012. - № 5 (67). - C. 202-207.uk
dc.identifier.urihttps://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3320-
dc.description.abstractTo find the parameters of the multiple linear regression with autocorrelation is proposed to use the generalized least squares method with the exact calculation of the inverse matrix method, given its Toeplitz. Through this approach, we obtain accurate estimates of the parameters of multivariate regression in the case of autocorrelation remains.en
dc.description.abstractДля нахождения параметров множественной линейной регрессии с автокорреляцией предложено использовать обобщенный метод наименьших квадратов с точным вычислением обратной матрицы метода с учетом ее теплицевости. Благодаря такому подходу получим точные оценки параметров многофакторной регрессии в случае автокорреляции остатков.ru
dc.description.abstractДля знаходження параметрів множинної лінійної регресії з автокореляцією запропоновано використати узагальнений метод найменших квадратів з точним обчисленням оберненої матриці методу з врахуванням її тепліцевості. Завдяки такому підходу одержимо точні оцінки параметрів багатофакторної регресії у випадку автокореляції залишків.uk
dc.languageuk
dc.subjecteconometricsen
dc.subjectregression analysisen
dc.subjectthe adequacy of the modelen
dc.subjectmulticollinearityen
dc.subjectheteroscedasticityen
dc.subjectautocorrelationen
dc.subjectmultivariable regressionen
dc.subjectgeneralized least-squares methoden
dc.subjectToeplitz matrixen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectэконометрикаru
dc.subjectрегрессионный анализru
dc.subjectадекватность моделиru
dc.subjectмультиколлинеарностьru
dc.subjectгетероскедастичностьru
dc.subjectавтокорреляцияru
dc.subjectмногофакторная регрессияru
dc.subjectобобщенный метод наименьших квадратовru
dc.subjectтеплицева матрицаru
dc.subjectпрогнозированиеru
dc.subjectеконометрикаuk
dc.subjectрегресійний аналізuk
dc.subjectадекватність моделіuk
dc.subjectмультиколінеарністьuk
dc.subjectгетероскедастичністьuk
dc.subjectавтокореляціяuk
dc.subjectбагатофакторна регресіяuk
dc.subjectузагальнений метод найменших квадратівuk
dc.subjectтепліцева матрицяuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.titleЗастосування швидких алгоритмів для тепліцевих матриць до розв’язання економетричних задач з автокореляцієюuk
dc.typeArticle
local.contributor.altauthorKovalchuk, О.en
local.contributor.altauthorBubniak, М.en
local.contributor.altauthorКовальчук, О. Я.ru
local.contributor.altauthorБубняк, М. М.ru
local.subject.sectionПроблеми економіки організацій та управління підприємствамиuk
local.sourceВісник Київського національного університету технологій та дизайнуuk
local.source.number№ 5 (67)uk
local.subject.method0
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації (статті)
Вісник КНУТД

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
V67_P202-207.pdf296,34 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.