@ARTICLE{26583204_26652381_2009, 
	author = {В. В. Белов}, 
	keywords = {, линейная МНК модель, последовательное введение переменных, вычисление значений, оценка параметроврекурсивная схема},
	title = {Структурная и параметрическая идентификация линейной МНК-модели без решения системы нормальных уравнений},
	journal = {Бизнес-информатика},
	year = {2009},
	number = {2},
	pages = {34-41},
	url = {https://bijournal.hse.ru/2009--2/26652381.html},
	publisher = {},
	abstract = {Предлагается способ вычисления значений линейной МНК-модели, в частности MLR (Multiple Linear Regression), без оценивания её параметров. Предлагаемый способ может использоваться в алгоритмах поиска наилучшего в некотором смысле линейного описания процесса, представленного дискретными значениями (временным рядом). Предлагается рекуррентная схема вычисления параметров МНК-модели, альтернативная решению системы нормальных уравнений Гаусса.},
	annote = {Предлагается способ вычисления значений линейной МНК-модели, в частности MLR (Multiple Linear Regression), без оценивания её параметров. Предлагаемый способ может использоваться в алгоритмах поиска наилучшего в некотором смысле линейного описания процесса, представленного дискретными значениями (временным рядом). Предлагается рекуррентная схема вычисления параметров МНК-модели, альтернативная решению системы нормальных уравнений Гаусса.}
}