Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://mx.ogasa.org.ua/handle/123456789/8704
Назва: Порівняння штучної нейронної мережі із узагальненою лінійною регресійною моделлю Пуассона
Автори: Васильєва, Н.С.
Тупко, Н.П.
Ключові слова: модель
прогнозування
Дата публікації: 2020
Видавництво: Тези доповідей 76-ї науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу академії
Бібліографічний опис: с.174
Короткий огляд (реферат): Прогнозування даних підрахунку - одна з ключових задач у страховій галузі, економіці та соціальних науках. Регресійний аналіз зазвичай відноситься до класичного підходу для вирішення цієї задачі. Однак класична регресійна модель Пуассона часто має обмежене застосування, оскільки емпіричні набори даних підрахунку зазвичай демонструють велику дисперсію та надмірну кількість нулів, а отже незбалансованість у данних.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://mx.ogasa.org.ua/handle/123456789/8704
Розташовується у зібраннях:Тези доповідей 76-ї науково-технічної конференції професорсько-викладацького складу академії



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.