Rozprawa podejmuje temat komputerowej estymacji parametrów za pomocą metod najmniejszych kwadratów w nieliniowych modelach statycznych, opisujących obiekty wielowejściowe o jednym wyjściu, przy założeniu brakujących danych w macierzy obserwacji. W rozpatrywanych tu metodach wnioskowania statystycznego, w szczególności zbadano możliwość stosowania metod przybliżonych do wyznaczania macierzy kowariancji i obszarów ufności. Przestawiony został algorytm komputerowy, służący do identyfikacji modelu nieliniowego w przypadku danych niekompletnych, wykorzystujący linearyzację Marquardta. Stosowano wiele metod estymacji danych brakujących, jak metodę odrzucania, uśredniania, rzutowania oraz modelowania liniowego i nieliniowego. Algorytm został przetestowany na dwóch przykładach modeli nieliniowych.
studenci
uczniowie
naukowcy
Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / matematyka (2018)
Identyfikacja modeli nieliniowych przy brakujących obserwacjach (PD-1986-05)
least squares
missing observations
model nieliniowy
Nonlinear Model
metody przybliżone
model identification
approximate methods
identyfikacja modelu
obserwacje brakujące
Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie
metoda najmniejszych kwadratów