Перфильева К.С., Хоняков А.А. Моделирование объёма погрузки на железнодорожном транспорте [Электронный ресурс] // Молодая наука Сибири: электрон. науч. журн. – 2020. – №3(9). – Режим доступа: http://mnv.irgups.ru/toma/39-2020, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 05.10.2020)
В статье описан процесс построения модели погрузки на железнодорожном транспорте РФ. Используются кусочно-линейные регрессионные соотношения с применением метода смешанного оценивания параметров. Производится сравнение полученных моделей
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: Юнити, 1998. – 1022 с.
2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1. В 2-х кн. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 366 с.
3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 2. В 2-х кн. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 351 с.
4. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 465 с.
5. Ильина Н.К., Лебедева С.А., Носков С.И. Идентификация параметров некоторых негладких регрессий//Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – 2016. – № 17. – С. 111.
6. Носков С.И., Лоншаков Р.В. Идентификация параметров кусочно-линейной регрессии//Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – 2008. – № 6. – С. 63-64.
7. Носков С.И. Идентификация параметров кусочно-линейной функции риска// Транспортная инфраструктура Сибирского региона. – 2017. – Т. 1. – С. 417-421.
8. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. – Иркутск: Облинформпечать. – 1996. – 320 с.
9. Носков С.И., Хоняков А.А. Программный комплекс построения некоторых типов кусочно-линейных регрессий // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон.науч. журн. – 2019. – №3. – С. 47-55 – Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/34-2019, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 20.11.2019)
10. Носков С.И. О методе смешанного оценивания параметров линейной регрессии// Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. – 2019. – №1. – С. 14-20.
11. Перфильева К.С., О методе смешанного оценивания параметров линейной регрессии // «Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами»: электрон.науч. журн. – 2019. – №4. Режим доступа: http://ismm-irgups.ru/toma/11-2019, свободный. – Загл. с экрана. – Яз. рус., англ. (дата обращения: 20.11.2019)
12. Сайт Федеральной службы государственной статистики. - https://www.gks.ru/
13. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. – М.: Издательство «Мир», 1980. – 456 с.
14. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2019665873 Программный комплекс построения кусочно-линейных регрессий/ С.И.Носков, Хоняков А.А., Н.И. Глухов(Россия); Правообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Иркутский государственный университет путей сообщения» (ФГБОУ ВО ИрГУПС); заявка № 2019664699 19.11.19; дата регистр. 02.12.2019