Парная регрессия в Microsoft Excel с использованием P-сплайнов

16 / 18

Парная регрессия в Microsoft Excel с использованием Р-сплайнов
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017. № 5 129
9. Аникин В.И., Аникина О.В., Зибров П.Ф. Информационные технологии имитационного
моделирования // Формирование современного информационного общества — проблемы,
перспективы, инновационные подходы. Материалы международного форума. СПб.: ГОУ
ВПО СПбГУАП, 2011. С. 181–189.
10. Kutner M.H., Nachtsheim C.J., Neter J., Li W. Applied linear statistical models. New York:
McGraw-Hill, 2004. 1396 p.
Аникин Валерий Иванович — д-р техн. наук, профессор, профессор кафедры «Инфор-
мационный и электронный сервис» Поволжского государственного университета сер-
виса (Российская Федерация, 445017, Самарская обл., Тольятти, ул. Гагарина, д. 4).
Аникина Оксана Владимировна — канд. техн. наук, доцент кафедры «Прикладная ма-
тематика и информатика» Тольяттинского государственного университета (Российская
Федерация, 445020, Самарская обл., Тольятти, ул. Белорусская, д. 14).
Гущина Оксана Михайловна — канд. пед. наук, доцент, доцент кафедры «Прикладная
математика и информатика» Тольяттинского государственного университета (Россий-
ская Федерация, 445020, Самарская обл., Тольятти, ул. Белорусская, д. 14).
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Аникин В.И., Аникина О.В., Гущина О.М. Парная регрессия в Microsoft Excel с использо-
ванием P-сплайнов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2017.
№ 5. C. 114–131. DOI: 10.18698/0236-3933-2017-5-114-131
PAIR REGRESSION IN MICROSOFT EXCEL BY USING OF P-SPLINES
V.I. Anikin1
O.V. Anikina2
O.M. Gushchina2
1 Volga Region State University of Servise, Togliatti, Samara Region, Russian Federation
2 Togliatti State University, Togliatti, Samara Region, Russian Federation
Abstract Keywords
The study theoretically shows the possibility of building
recursive P-spline regression models based on the trunca-
ted polynomial P-splines. Without writing VBA code
according to the principle of "programming without
programming", we created general and recursive models of
semi-parametric regression in Excel using polynomial
P-splines of the first, second and third orders, having a
dramatic simplicity in the spreadsheet structure. We opti-
mized the parameters of the models by the generalized
reduced gradient method using the Excel Solver tool. The
simulation experiments confirmed high quality of the
regression and computational efficiency of the spreadsheet
models. The regression quality was evaluated by statistical
analysis of the residuals. For each spreadsheet regression
Microsoft Excel, spreadsheet model,
regression analysis, semiparametric
regression, P-spline, B-spline