Статистичне опрацювання малої вибірки вихідних даних із використанням технології штучної ортогоналізації
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.282130Ключові слова:
статистична обробка даних, мала вибірка, штучна ортогоналізація, тріаксіальне завдання призначенняАнотація
Розглянуто завдання розробки методики статистичного оцінювання ситуації, коли обсяг масиву вихідних даних, що використовуються при обробці, недостатній для коректного визначення параметрів функції відгуку. Об’єкт дослідження – технології статистичної обробки малої вибірки даних. Предмет дослідження – методи статистичного оцінювання за умов малої вибірки вихідних даних. Основний напрямок – розробка спеціальної методики статистичної обробки малої вибірки вихідних даних, що забезпечує коректне статистичне оцінювання параметрів функції відгуку. Метод розв’язання задачі – виділення максимально представницького ортогонального реплікоподібного підплану із плану повного факторного експерименту, отриманого шляхом штучної ортогоналізації результатів пасивного експерименту. Необхідність та доцільність запропонованої процедури є наслідком непередбачуваності та нерівномірності розподілу точок у фазовому просторі координат. Результатом реалізації відповідної методики є зрізаний ортогональний план повного факторного експерименту, що забезпечує можливість незалежного оцінювання всіх коефіцієнтів регресійного полінома, що описує функцію відгуку. У разі жорсткого дефіциту кількості вимірів методика дозволяє виділити з отриманого плану повного факторного експерименту представницьку ортогональну репліку. Використання цього плану повного факторного експерименту дозволяє здійснити оцінку всіх коефіцієнтів регресійного полінома, що описує потрібну функцію відгуку. Відповідна обчислювальна процедура заснована на розв’язанні триаксіальної булевої задачі призначення
Посилання
- Shoba, K. (2019). Multiple diskriminant analysis. Arlington: Inst. for statistics Education, 112.
- Aouati, M. (2017). Improvement of accuracy of parametric classification in the space of N×2 factors-attributes on the basis of preliminary obtained linear discriminant function. EUREKA: Physics and Engineering, 3, 55–68. doi: https://doi.org/10.21303/2461-4262.2017.00362
- Luna-Romera, J. M., Martínez-Ballesteros, M., García-Gutiérrez, J., Riquelme, J. C. (2019). External clustering validity index based on chi-squared statistical test. Information Sciences, 487, 1–17. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.046
- Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Stahl, D. (2011). Cluster Analysis. Wiley. doi: https://doi.org/10.1002/9780470977811
- Aouati, M. (2018). Improving the accuracy of classifying rules for controlling the processes of deculfuration and dephosphorization of Fe-C melt. Technology Audit and Production Reserves, 2 (3 (46)), 10–18. doi: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2019.169696
- Mourad, A. (2017). Parametric identification in the problem of determining the quality of dusulfusation and deposphoration processes of Fe-C alloy. Technology Audit and Production Reserves, 2 (1 (34)), 9–15. doi: https://doi.org/10.15587/2312-8372.2017.99130
- Uotermen, D. (1989). Rukovodstvo po ekspertnym sistemam. Moscow: Mir, 388.
- Dzhekson, P. (2014). Vvedenie v ekspertnye sistemy. Moscow: Vil'yams, 624.
- Dzharratano, D., Rayli, G. (2016). Ekspertnye sistemy. Moscow: Vil'yams, 1152.
- Gavrilova, T. A., Khoroshevskiy, V. F. (2011). Bazy znaniy intellektual'nykh sistem. Sankt-Peterburg: Piter, 384.
- Oimoen, S. (2019). Classical Designs: Full Factorial Designs. STAT Center of Excellence, 26. Available at: https://www.afit.edu/stat/statcoe_files/Classical%20Designs-Full%20Factorial%20Designs_Final.pdf
- Montgomery, D. (2013). Design and analysis of experiments. Wiley.
- Burman, L. E., Reed, W. R., Alm, J. (2010). A Call for Replication Studies. Public Finance Review, 38 (6), 787–793. doi: https://doi.org/10.1177/1091142110385210
- Hari, R. (2022). Replication study.
- Narayan, C., Das, M. (2009). Design and analysis of Experiments. New of Experiments. Wiley, 53–76.
- Kullback, S. (1959). Information Theory and statistics. Willey.
- Seraya, O. V., Demin, D. A. (2012). Lineynyy regressionnyy analiz maloy vyborki nechetkikh iskhodnykh dannykh. Problemy upravleniya i informatiki, 4, 129–142.
- Domin, D., Sira, O., Raskin, L. (2021). Artificial orthogonalization of a passive experiment for a small sample of fuzzy data for constructing regression equations. Available at: https://ingraph.org/en/products/212
- Raskin, L. G. (1976). Analiz slozhnykh sistem i elementy teorii optimal'nogo upravleniya. Moscow: Sov. Radio, 344.
- Domin, D. (2013). Artificial orthogonalization in searching of optimal control of technological processes under uncertainty conditions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9(65)), 45–53. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.18452
- Adler, Yu. P., Markova, E. V., Granovskiy, Yu. V. (1971). Planirovanie eksperimenta pri poiske optimal'nykh usloviy. Moscow: Nauka, 282.
- Domin, D., Sira, O., Raskin, L. (2021). Technology for constructing regression equations for a small sample of passive experiment data. Available at: https://ingraph.org/en/products/211
- Raskin, L. G. (1982). Mnogoindeksnye zadachi lineynogo programmirovaniya. Moscow: Radio i svyaz', 246.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Lev Raskin, Larysa Sukhomlyn, Viacheslav Karpenko, Dmytro Sokolov
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
