Y = rнелин(P) = .
(2.3.15)
Опираясь на предыдущие результаты и учитывая, что X(Pk, Pm) < < X(Pm, Pm), получим
Y = rнелин(P) = , (2.3.16)
@
,
@
.
Тогда c учетом (2.3.14) регрессия (2.3.15) принимает вид
Y = rнелин(P) @=
. (2.3.17)
СКО @
≤
.
Если в качестве функций X(P, Pk) использовать нормированные «ядерные» оценки x(P, Pk) = X(P, Pk) / åkMX(P, Pk) условной плотности распределения Y, то (2.3.17) будет ядерной выборочной оценкой нелинейной регрессии (2.1.3)
Y = =
/
.
(2.3.18)
Вопросы для самопроверки к главе 2
1. В каких случаях используется прогнозирование состояний экономических объектов на основе их стохастических моделей?
2. Какие функции называются предикторами?
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.