Досліджено проблему відновлення статистичних оцінок залежностей за емпіричними даними. З метою підвищення надійності відновлення моделей та виявлення структурних змін у процесах, що спостерігаються, запропоновано застососувати згладжуючі та усереднюючі сплайн-функції. Доведено теорему, що дозволяє обгрунтувати обчислювальні процедури середньоквадратичного наближення поліноміальними сплайн-регресіями. Запропоновано процедури відновлення статистичних оцінок усереднюючих та згладжуючих сплайн-регресійних одновимірних залежностей. Розроблено процедури вибору кількості та місцезнаходження вузлів склеювання сплайн-регресії, а також алгоритми перевірки значимості вузлів склеювання. Розроблено схеми багатовимірної сплайн-апроксимації на базі ступінчастого алгоритму. Реалізовано процедури та алгоритми відновлення двовимірних згладжуючих та усереднюючих сплайн-регресійних залежностей. Для одержання стійких оцінок сплайн-регресії запропоновано реалізувати робастні алгоритми. Проведено порівняльний аналіз класичних та розроблених алгоритмів на підставі практичної реалізації, що дозволяє зробити висновок про ефективність використання останніх. Розроблено інформаційну технологію автоматизованої обробки статистичних даних REOGRS, де реалізовано поряд з класичними ркалізовано запропоновані процедури, організовано взаємодію програмного середовища, баз даних і бази знань. Проведено реалізацію інформаційної підсистеми REGRS для адекватного відновлення залежностей за статистичними даними та картографування у системах екологічного моніторингу. Одержані моделі значно підвищують точність опису процесів і явищ, що мають за своєю природою структурні зміни.

  Завантажити