РУАЭСТ (RUAEST)
Классификация регрессионных моделей на основе объема априорной информации
В данной работе авторами предложена классификация регрессионных моделей. Основанием классификации служит объем априорной информации, доступной исследователю. При этом рассматриваются две основные задачи спецификации модели, с которыми сталкиваются исследователи. С одной стороны, используется информация о структуре регрессионной модели. Выделено три основных уровня: полная определенность, частичная неопределенность и полная неопределенность структуры модели. В первом случае предполагается, что структура модели априорно задана с точностью до неизвестных параметров. Во втором случае структура модели известна не полностью и недостающая часть будет компенсироваться непараметрической составляющей. В третьем случае структура модели не известна, что влечет использование только непараметрических методов.