Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Assistant Professor of the Department of Mathematical
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического анализа
When constructing mathematical models based on statistical data, the researcher faces the need to assess the homogeneity of the sample, in particular, the study of data on emissions. Availability in a sample of outliers negatively affects the modeling results and the adequacy of the model as a whole. In this work, an algorithm has been developed that allows one to quantitatively measure the effect of the influence of each observation on the quality of the constructed model. The description of this algorithm is given. Previously the author carried out similar studies for various regression models.
При построении математических моделей по статистическим данным перед исследователем возникает необходимость оценки однородности выборки, в частности, изучение данных на выбросы. Наличие в выборке выбросов негативно сказывается на результатах моделирования и адекватности модели в целом. В данной работе разработан алгоритм, позволяющий количественно измерить эффект влияния каждого наблюдения на качество построенной модели. Приводится описание данного алгоритма. Ранее автором проводились аналогичные исследования для различных регрессионных моделей.