рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Образование
/
Критерий минимального смещения

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Критерий минимального смещения

Критерий минимального смещения - раздел Образование, Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход Иначе Критерий Непротиворечивости Модели: Модель Которая Имеет На Обучающей В...

Иначе критерий непротиворечивости модели: модель которая имеет на обучающей выборке одну невязку, а на контрольной — другую, называется противоречивой. Этот критерий включает разность между зависимыми переменными модели, вычисленными на двух различных выборках и . Критерий не включает ошибку модели в явной форме. Он требует, чтобы оценки коэффициентов в оптимальной модели, вычисленные на множествах и , различались минимально.

Критерий непротиворечивости как критерий минимума смещения имеет вид

Другие модификации этого критерия:

где и — векторы коэффициентов, полученные с использованием подвыборок и . При использовании последнего варианта следует помнить, что число элементов вектора параметров в различных моделях может быть различно.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход

Критерий absolute noise immune... Утверждается что с помощью этого критерия из сильно зашумленных данных...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Критерий минимального смещения

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Прогнозирование рыночного поведения и МГУА подход
Для финансовых рынков характерна нестабильность и неустойчивость. При этом известные модели на практике часто оказываются непригодными для прогнозирования. В такой ситуации для анализа, моделирован

Основные Принципы
Предложен академиком А.Г. Ивахненко. Метод использует идеи самоорганизации и механизмы живой природы – скрещивание (гибридизацию) и селекцию (отбор).

Практическое Применение
На Рис.3 представлены прогнозы на один бар переменных High, Low, Close, Average(Close, 5), полученные в результате расчетов многорядным полиномиальным методом МГУА. Отдельно следует подчеркнуть, чт

Метод группового учета аргументов
Метод группового учета аргументов (МГУА) — семейство индуктивных алгоритмов для математического моделирования мультипараметрических данных. Метод основан на рекурс

Метод наименьших квадратов
Перед тем, как начинать рассмотрение МГУА, было бы полезно вспомнить или узнать впервые метод наименьших квадратов — наиболее распространенный метод подстройки линейно зависимых параметров.

Метод группового учёта аргументов
Метод группового учета аргументов, МГУА (Group Method of Data Handling, GMDH) — метод порождения и выбора регрессионных моделей оптимальной сложности. Под сложностью модели в МГУА

Критерий регулярности
Критерий регулярности включает среднеквадратичную ошибку на обучающей подвыборке

Комбинированный критерий
Этот критерий позволяет использовать при выборе моделей линейную комбинацию нескольких критериев. Комбинированный критерий

Парето-оптимальный фронт в пространстве критериев
Парето-оптимальный фронт — альтернатива комбинированным критериям. Выбирается множество внешних критериев, условиям оптимальности которых должна удовлетворять модель. Каждой модели ставится в соотв

Комбинаторный алгоритм
Комбинаторный (однорядный) алгоритм использует только один ряд выбора. При этом порождаются все возможные линейные комбинации ограниченной сложности. Так как под сложностью понимается число линейно

Многорядный алгоритм
На первом ряде алгоритма порождения моделей задано множество из переменных