@ARTICLE{26543120_137780228_2014, 
	author = {В. Н. Вельдяксов and А. С. Шведов}, 
	keywords = {, простая регрессия, нечетко-случайные величины, проверка гипотез, доверительные интервалыбутстреп-процентные интервалы},
	title = {Проверка гипотез при регрессии с нечеткими данными},
	journal = {Экономический журнал ВШЭ},
	year = {2014},
	volume = {18},
	number = {3},
	pages = {508-523},
	url = {https://ej.hse.ru/2014-18-3/137780228.html},
	publisher = {},
	abstract = {Регрессионный анализ широко применяется в научных разработках, и нечеткая линейная регрессия является активно развивающейся областью исследований. Это связано с тем, что во многих реальных задачах зависимые или независимые переменные не представляют собой действительные числа. Регрессионные модели с нечеткими данными рассматриваются при различных типах зависимых и независимых переменных.В настоящей работе изучается модель регрессии yi = A + bxi + εi, i = 1,…,n, где A, x1,…,xn - нечеткие числа; b - действительное число; ε1,…,εn, y1,…,yn - нечетко-случайные величины.В предыдущей работе авторов [Вельдяксов, Шведов, 2014] с использованием метода наименьших квадратов построены оценки для коэффициентов A,b. При построении этих оценок используются методы вариационного исчисления. Указанные оценки являются развитием ранее известных оценок, относящихся к случаю, когда A - действительное число.Основной акцент в работе [Вельдяксов, Шведов, 2014] делается на построении оценки для коэффициента A. Однако получена и некоторая оценка для коэффициента b. В первой части настоящей работы доказывается, что оценка для коэффициента b, полученная в статье [Вельдяксов, Шведов, 2014], обладает свойством несмещенности. При доказательстве существенную роль играет новое определение нечетко-случайных величин из работы [Шведов, 2013].Во второй части настоящей работы на ряде расчетов проводится сравнение доверительных интервалов для коэффициента b и бутстреп процентных интервалов для этого коэффициента. Установлено, что совпадение длин этих интервалов улучшается при увеличении размера выборки n.Данный вывод, а также несмещенность оценки для коэффициента b позволяют предложить процедуру проверки гипотезы о конкретном значении для коэффициента b в приведенной регрессионной модели.},
	annote = {Регрессионный анализ широко применяется в научных разработках, и нечеткая линейная регрессия является активно развивающейся областью исследований. Это связано с тем, что во многих реальных задачах зависимые или независимые переменные не представляют собой действительные числа. Регрессионные модели с нечеткими данными рассматриваются при различных типах зависимых и независимых переменных.В настоящей работе изучается модель регрессии yi = A + bxi + εi, i = 1,…,n, где A, x1,…,xn - нечеткие числа; b - действительное число; ε1,…,εn, y1,…,yn - нечетко-случайные величины.В предыдущей работе авторов [Вельдяксов, Шведов, 2014] с использованием метода наименьших квадратов построены оценки для коэффициентов A,b. При построении этих оценок используются методы вариационного исчисления. Указанные оценки являются развитием ранее известных оценок, относящихся к случаю, когда A - действительное число.Основной акцент в работе [Вельдяксов, Шведов, 2014] делается на построении оценки для коэффициента A. Однако получена и некоторая оценка для коэффициента b. В первой части настоящей работы доказывается, что оценка для коэффициента b, полученная в статье [Вельдяксов, Шведов, 2014], обладает свойством несмещенности. При доказательстве существенную роль играет новое определение нечетко-случайных величин из работы [Шведов, 2013].Во второй части настоящей работы на ряде расчетов проводится сравнение доверительных интервалов для коэффициента b и бутстреп процентных интервалов для этого коэффициента. Установлено, что совпадение длин этих интервалов улучшается при увеличении размера выборки n.Данный вывод, а также несмещенность оценки для коэффициента b позволяют предложить процедуру проверки гипотезы о конкретном значении для коэффициента b в приведенной регрессионной модели.}
}