Дата публикации в реестре: 2025-05-27T14:20:56Z

Аннотация:

В данной работе представлен обзор пакетов в языке программирования R, предназначенных для анализа данных и построения регрессионных моделей. Регрессионный анализ является ключевым инструментом в области статистики и машинного обучения, позволяя моделировать и исследовать зависимости между переменными, а также прогнозировать будущие результаты. Кроме базовых методов линейной регрессии, рассматриваются и более сложные модели, включая обобщенные линейные, нелинейные и модели смешанных эффектов. Представленные пакеты R охватывают не только фундаментальные методы решения, но также включают в себя применение нейронных сетей, что является важным в контексте современных требований к аналитике данных. Основное внимание уделяется различным аспектам применения регрессионного анализа, включая влияние различных факторов на прогнозируемые результаты и принятие информированных решений. Исследование содержит анализ производительности пакетов для различных сценариев и задач, а также графики, визуализирующие результаты, что позволяет оценить их эффективность и применимость в конкретных ситуациях.

Тип: Article

Источник: Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем