Взвешивание наблюдений выборки при построении кластерной линейной регрессии

<jats:p>В работе описан подход к вычислению весов наблюдений при разработке кластерной линейной регрессионной модели, позволяющий минимизировать среднюю относительную ошибку аппроксимации и приводящий к необходимости решения задачи линейно-булева программирования. Уточнена разработанная ранее и основанная на данном подходе модель развития химической промышленности Российской Федерации. В качестве единственной независимой переменной использован объем инвестиций в основной капитал по видам экономической деятельности для химической промышленности. При этом удалось уменьшить среднюю относительную ошибку аппроксимации с 4.6% до 3.91%.</jats:p> <jats:p>The paper describes an approach to calculating the weights of observations when developing a cluster linear regression model, which allows minimizing the average relative approximation error and leads to the need to solve the linear Boolean programming problem. The previously developed model of the development of the chemical industry of the Russian Federation based on this approach is refined. The volume of investment in fixed capital by type of economic activity for the chemical industry is used as the only independent variable. At the same time, it was possible to reduce the average relative approximation error from 4.6% to 3.91%.</jats:p>