2014 ДОКЛАДЫ АН ВШ РФ октябрь–декабрь ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ УДК 519.242.5 АДАПТИВНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИОННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ПРИ НЕОДНОРОДНОСТИ СЛУЧАЙНЫХ ОШИБОК В.С. <...> Тимофеев, Е.А. Хайленко Новосибирский государственный технический университет Рассмотрена задача оценивания параметров регрессионных моделей. <...> Предложен алгоритм адаптивного оценивания с использованием полупараметрического подхода к оцениванию функции плотности распределения случайных ошибок с учетом неоднородности распределения ошибок наблюдений на области определения входных факторов. <...> Проведено сравнение точности оценивания параметров регрессионных зависимостей данного метода с результатами, полученными, разработанными авторами ранее, адаптивными методами на основе универсального лямбда-распределения и полупараметрической оценки функции плотности распределения ошибок. <...> Ключевые слова: регрессионная зависимость, адаптивное оценивание, полупараметрическая оценка, обобщенное лямбда-распределение, метод максимального правдоподобия. <...> Классическим методом нахождения неизвестных параметров регрессионных зависимостей является метод максимального правдоподобия (ММП) [1], однако для его корректного применения необходима априорная информация о виде распределения ошибок наблюдений, которой, как правило, у исследователя нет. <...> Поэтому ранее в работах [2–4] авторами были предложены методы адаптивного оценивания параметров регрессионных зависимостей с использованием универсальных распределений, которые позволяют получать ММП-оценки при неизвестном распределении ошибок наблюдений. <...> Следует отметить, что данные методы разработаны для случая, когда ошибки являются одинаково распределенными на всей области определения входных факторов, однако на практике распределение ошибок на отдельных участках может отличаться. <...> Поэтому в данной работе предлагается модифицировать уже существующий адаптивный метод оценивания <...>