Визначення порядку поліноміальної моделі для побудови лінії тренду в задачах Data Science

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.71.17001

Ключові слова:

data science, моделі для побудови лінії тренду, поліноміальна модель

Анотація

В роботі розглянуто проблема вдосконалення технологій data sciencе, які сьогодні набули широке використання в багатьох галузях. Якість реалізації цих технологій значною мірою визначається точністю розрахунку параметрів трендових залежностей, що потребує адекватного визначення порядку поліноміальної моделі. Метою роботи є вдосконалення методів визначення порядку поліноміальної моделі для побудови лінії тренду в задачах data science.

Авторами запропоновано підхід до визначення порядку поліноміальної моделі для побудови лінії тренду в задачах data science, який базується на аналізі значень вищих похідних експериментальної кривої, враховуючи похибки виміру. Наведено результати оцінювання ефективності запропонованого підходу.

Посилання

David Dietrich. Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data / David Dietrich, Barry Heller, Beibei Yang. – John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana, 2015. – 420 p.

Sage Andrew, Melsa James, Estimation Theory With Applications to Communications and Control. – McGraw-Hill Book Company, Inc.; First Edition, 1971. – 752 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-11-01

Номер

Розділ

Статті