Соломаха, Г.М. и Хижняк, С.В. (2024) Сглаживание статистических данных экономических показателей с использованием коэффициентов их значимости. Вестник ТвГУ. Серия: Экономика и управление (4). С. 231-241. ISSN 2219-1453
![[thumbnail of ЭКОНОМИКА_4_2024_В ПЕЧАТЬ-231-241.pdf]](https://eprints.tversu.ru/style/images/fileicons/application_pdf.png "ЭКОНОМИКА_4_2024_В ПЕЧАТЬ-231-241.pdf") |
PDF
- Опубликованная версия
728kB |
Абстракт
Статья посвящена исследованию вопросов, связанных со сглаживанием статистических данных экономических показателей. Целью данной работы является уточнение модели расчета параметров линейной и нелинейной регрессии экономических показателей в случае, когда эти данные имеют разную значимость. Для этого предлагается использовать коэффициенты значимости для статистических данных. При этом для нахождения параметров регрессии возникает необходимость решения нелинейных оптимизационных задач. Их решение представлено в статье. Приводится пример использования предложенного подхода для анализа производства автомобилей в странах для временного периода, включающего годы пандемии. Научная новизна полученных результатов заключается в том, что приведенные в статье модели в отличие от существующих моделей сглаживания данных позволяют учесть разную значимость статистических данных при их анализе и прогнозировании экономических показателей
Абстракт (англ.)
The article is dedicated to examining issues related to the smoothing of statistical data on economic indicators. The aim of this work is to refine the model for calculating parameters of linear and nonlinear regression of economic indicators when these data have varying significance. To achieve this, significance coefficients for statistical data are proposed. This approach requires solving nonlinear optimization problems to determine regression parameters, the solutions for which are presented in the article. An example of using the proposed approach to analyze car production in countries for a time period including the pandemic years is given. The scientific novelty of the results lies in the fact that, unlike existing data smoothing models, the models presented in the article allow for consideration of varying significance in statistical data when analyzing and forecasting economic indicators
| Тип объекта: | Статья |
|---|---|
| Сведения об авторах: | СОЛОМАХА Геннадий Михайлович доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры математической статистики и системного анализа, ФГБОУ ВО «Тверской государственный университет» (170100, г. Тверь, ул. Желябова, д. 33); ХИЖНЯК Станислав Виталиевич аспирант, ФГБОУ ВО «Тверской государственный университет» (170100, г. Тверь, ул. Желябова, д. 33) |
| Ключевые слова: | The article is dedicated to examining issues related to the smoothing of statistical data on economic indicators. The aim of this work is to refine the model for calculating parameters of linear and nonlinear regression of economic indicators when these data have varying significance. To achieve this, significance coefficients for statistical data are proposed. This approach requires solving nonlinear optimization problems to determine regression parameters, the solutions for which are presented in the article. An example of using the proposed approach to analyze car production in countries for a time period including the pandemic years is given. The scientific novelty of the results lies in the fact that, unlike existing data smoothing models, the models presented in the article allow for consideration of varying significance in statistical data when analyzing and forecasting economic indicators |
| Ключевые слова (англ.): | линейное и нелинейное сглаживание данных, метод наименьших квадратов, сглаживание статистических данных |
| Категории: | 5 Математика. Естественные науки 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика > 519.2 Теория вероятностей и математическая статистика 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика > 519.2 Теория вероятностей и математическая статистика > 519.25 Обработка статистических данных |
| Подразделения: | Университеты > Тверской государственный университет |
| ID Code: | 14469 |
| Deposited On: | 21 Янв 2025 07:20 |
| Последнее изменение: | 21 Янв 2025 07:20 |
Repository Staff Only: item control page