ЕФЕКТИВНІ АЛГОРИТМИ ВІДНОВЛЕННЯ КУСКОВО-ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ З ОДНИМ ВУЗЛОМ

О. М. Мацуга; В. С. Шеремет

doi:10.15421/432113

ЕФЕКТИВНІ АЛГОРИТМИ ВІДНОВЛЕННЯ КУСКОВО-ЛІНІЙНОЇ РЕГРЕСІЇ З ОДНИМ ВУЗЛОМ

О. М. Мацуга, В. С. Шеремет

Анотація

Розглянуто класичний алгоритм відновлення кусково-лінійної регресії з одним вузлом та його існуючі модифікації. Для класичного алгоритму та однієї з його модифікацій запропоновано ефективну програмну реалізацію та версію на основі методу оптимізації. Проведено обчислювальні експерименти, які показали значну перевагу в часі роботи запропонованих версій класичного алгоритму.

Ключові слова

кусково-лінійна регресія; вузол склеювання; алгоритм відновлення; оцінювання параметрів; метод найменших квадратів; програмне забезпечення; обчислювальний експеримент

Повний текст:

PDF

Посилання

Приставка О. П., Байбуз О. Г., Ємел’яненко Т. Г. Методи та алгоритми сплайн–регресійного аналізу: монографія. Дніпропетровськ: Вид–во ДНУ. 2012. 144 с.

Приставка А. Ф., Передерий А. И., Райко О.В., Остропицкий В. М. Вычислительные методы и программная среда корреляционного и регрессионного анализа. Дніпропетровськ: ДДУ. 1996. 192 с.

Ємел’яненко Т. Г., Приставка О. П. Ідентифікація тренда на основі параметричних сплайнів при прогнозуванні часових рядів. Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій: Зб. наук. праць Дніпропетровськ: Вид–во Дніпропетр. Ун-ту. 2006. Т.10. С. 26 – 37.

Jekel C., Venter G. pwlf. A Python Library for Fitting 1D Continuous Piecewise Linear Functions. 2019. 15 p. URL: https://github.com/cjekel/piecewise_linear_fit_py/blob/master/paper/pwlf_Jekel_Venter_v2.pdf (дата звернення: 15.11.2021).

Stadnik V. Segmented Linear Regression. URL: https://www.codeproject.com/Articles/5282014/Segmented–Linear–Regression#segmented (дата звернення: 15.11.2021).

Muggeo V. M. R. Estimating regression models with unknown break-points. Statistics in Medicine. Vol. 23. Issue 19. 2003. P. 3055–3071.

Muggeo V. M. R. segmented: An R Package to Fit Regression Models with Broken–Line Relations. R News. Vol. 8/1. May 2008. P. 20–25.

DOI: http://dx.doi.org/10.15421/432113