Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3320
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ковальчук, О. Я. | uk |
dc.contributor.author | Бубняк, М. М. | uk |
dc.date.accessioned | 2016-12-09T11:14:31Z | - |
dc.date.available | 2016-12-09T11:14:31Z | - |
dc.date.issued | 2012 | |
dc.identifier.citation | Ковальчук 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.uri | https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/3320 | - |
dc.description.abstract | To 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.abstract | Для 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.abstract | Для 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.language | uk | |
dc.subject | econometrics | en |
dc.subject | regression analysis | en |
dc.subject | the adequacy of the model | en |
dc.subject | multicollinearity | en |
dc.subject | heteroscedasticity | en |
dc.subject | autocorrelation | en |
dc.subject | multivariable regression | en |
dc.subject | generalized least-squares method | en |
dc.subject | Toeplitz matrix | en |
dc.subject | prediction | en |
dc.subject | эконометрика | ru |
dc.subject | регрессионный анализ | ru |
dc.subject | адекватность модели | ru |
dc.subject | мультиколлинеарность | ru |
dc.subject | гетероскедастичность | ru |
dc.subject | автокорреляция | ru |
dc.subject | многофакторная регрессия | ru |
dc.subject | обобщенный метод наименьших квадратов | ru |
dc.subject | теплицева матрица | ru |
dc.subject | прогнозирование | ru |
dc.subject | економетрика | uk |
dc.subject | регресійний аналіз | uk |
dc.subject | адекватність моделі | uk |
dc.subject | мультиколінеарність | uk |
dc.subject | гетероскедастичність | uk |
dc.subject | автокореляція | uk |
dc.subject | багатофакторна регресія | uk |
dc.subject | узагальнений метод найменших квадратів | uk |
dc.subject | тепліцева матриця | uk |
dc.subject | прогнозування | uk |
dc.title | Застосування швидких алгоритмів для тепліцевих матриць до розв’язання економетричних задач з автокореляцією | uk |
dc.type | Article | |
local.contributor.altauthor | Kovalchuk, О. | en |
local.contributor.altauthor | Bubniak, М. | en |
local.contributor.altauthor | Ковальчук, О. Я. | ru |
local.contributor.altauthor | Бубняк, М. М. | ru |
local.subject.section | Проблеми економіки організацій та управління підприємствами | uk |
local.source | Вісник Київського національного університету технологій та дизайну | uk |
local.source.number | № 5 (67) | uk |
local.subject.method | 0 | |
Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації (статті) Вісник КНУТД |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
V67_P202-207.pdf | 296,34 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.