Регресионен модел: Разлика между версии
Изтрито е съдържание Добавено е съдържание
Редакция без резюме |
|||
Ред 73:
Това позволява прилагането на линейната теория, която е добре развита и предлага унифицирани решения, както за изграждане на модела, така и за неговото използване.
===Общ вид на
По-долу се използват съкращенията:
* MIMO (Multiple Input Multiple Output) - за модел с много входове и много изходи (многомерен модел)
* MISO (Multiple Input Single Output) - за модел с много входове и един изход (многомерен модел)
* SISO (Single Input Single Output) - за модел с един вход и един изход (едномерен модел)
В едномерния случай линейният по параметри (SISO) модел може да се
Line 91 ⟶ 96:
матрица и вектор, както е показано на фигурата. Така възникват две групи представяния на линейните по параметри MIMO регресионни модели записани в общ вид
<ref name=Efremov_2014>Alexander Efremov, (2014) General Forms of a Class of Multivariable Regression
Models. ''In: Journal of Information Technologies and Control''.
models ''In: International Conference of Automatics and Informatics'', pp. I-233
подходяща структура, докато при другото представяне факторите са във вектор,
а параметрите в матрица. Първият запис на MIMO модел в общ вид е ''Φ''
Line 106 ⟶ 111:
</math>
при което параметрите са подредени в матрицата <math>\Theta \in
\mathcal{R}^{z\times \ell }</math>, а векторът <math>\varphi_k \in \mathcal{R}^{z}</math>
съдържа стойностите на регресорите. На пръв поглед няма значение как се
формира <math>\hat{y}_k</math> - и в двата случая изходът е линейна функция на
| |||