ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2015 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,339
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,227
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,454
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,324
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,251
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 3278
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 571
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 420
Десятилетний индекс Хирша: 10
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2014 год: 267
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2014 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2015 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

3
Ожидается:
16 Сентября 2017

В Институте прикладной математики и автоматизации предложен расширенный вариант принципа минимизации эмпирического риска для решения задачи регрессии.

28.06.2017

Метод минимизации эмпирического риска является признанным методом решения задач параметрической регрессии.

Эмпирический риск обычно вычисляется как среднее арифметическое от значений параметрической функции потерь. Эмпирическая оценка средних потерь как среднее арифметическое адекватна со статистической точки зрения, если потери распределены по нормальному закону. Однако даже для нормального закона среднее арифметическое не является робастной оценкой среднего значения, в то время как медиана позволяет оценивать эмпирическое среднее при наличии выбросов. Поэтому для построения параметрических регрессионных зависимостей также используются эмпирические оценки среднего при помощи медианы, несмотря на то, что использование медианы делает процедуру настройки параметров регрессионной зависимости более медленной.

В условиях выбросов также используют оценки квантилей, когда искажения в распределении потерь составляют меньше 50 %. Это позволяет при настройке параметров при помощи медианы не терять полезную часть распределения потерь, которая расположена выше значения медианы, разделяющей упорядоченный по возрастанию набор потерь на две равные части.

Подробное описание дается в статье «Принцип минимизации эмпирического риска на основе агрегирующих функций средних потерь для решения задач регрессии», авторы: Шибзухов З.М., Димитриченко Д.П., Казаков М.А. (Институт прикладной математики и автоматизации, Нальчик).