Проектування та реалізація системи прогнозування погоди
Ключові слова:
регресійна модель; прогнозування; погода; аналіз даних; додатокАнотація
У даному дослідженні відображенні основні міркування у побудові систем з прогнозування погоди, показані основні методи прогнозування які застосовуються у побудові систем такого роду. Загалом у цьому дослідженні представлені основні статистичні методи, а саме, методи регресійного аналізу, які основані на тому, щоб створювати системи прогнозування погоди. Представлені такі методи як : лінійна регресія, множино-лінійна регресія та метод часових рядів. Основна мета дослідження створення додатку з прогнозування погоди з використанням цих регресійних методів прогнозу.
Посилання
Хамід Ісмаїл., Статистичне моделювання, лінійна регресія та ANOVA, практична обчислювальна перспектива в м’якій обкладинці. - lulu.com; First Edition, 2018. 466 с.
Саймон Н. Вуд., Узагальнені адаптивні моделі: Вступ до R, друге видання. - Chapman and Hall/CRC; 2nd edition, 2017. 496 с.
Джейсон У. Осборн. Найкращі практики з логістичної регресії. SAGE Publications, Inc, 2014. 500 с.
Рігбі Р., Хелер Г., Розподіли для моделювання розташування, масштабу та форми: використання GAMLSS у R (Chapman & Hall/CRC The R Series) 1-е видання. Chapman and Hall/CRC; 1st edition, 2019. 588 с.
Ануша Ілюккумбура., Вступ до регресійного аналізу. - Independently published, 2020 – 121 с.
Алан Агрешті., Основи лінійної та узагальненої лінійних моделей. Wiley; 1st edition, 2015. 469 с.
Джеймс Г., Вітнер Д., Хасті Т. Вступ до статистичного навчання. Springer; 1st ed. 2013, Corr. 7th printing 2017 edition, 2017. 440 с.
