<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">bsuir</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Доклады БГУИР</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Doklady BGUIR</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1729-7648</issn><issn pub-type="epub">2708-0382</issn><publisher><publisher-name>БГУИР</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">bsuir-1109</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>НОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ В АНАЛИЗЕ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ: МНОГОМЕРНО-МАТРИЧНЫЙ ПОЛИНОМИАЛЬНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>A new results in the analysis of the multidimensional data: multidimensional-matrix polynomial regression analysis</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Муха</surname><given-names>В. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Mukha</surname><given-names>V. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Муха Владимир Степанович - д.т.н., профессор, профессор кафедры информационных технологий автоматизированных систем</p><p>220013, г. Минск, ул. П. Бровки, 6</p><p>тел. +375-17-293-88-23</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Mukha Vladimir Stepanovich - D.Sci, professor, professor of department of automated data processing systems</p><p>220013, Republic of Belarus, Minsk, P. Brovka st., 6</p><p>tel. +375-17-293-88-23;</p></bio><email xlink:type="simple">mukha@bsuir.by</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Belarusian state university of informatics and radioelectronics</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2019</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>04</day><month>06</month><year>2019</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3</issue><fpage>57</fpage><lpage>64</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Муха В.С., 2019</copyright-statement><copyright-year>2019</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Муха В.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Mukha V.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1109">https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/1109</self-uri><abstract><p>Обсуждаются новые результаты, полученные в БГУИР в области анализа многомерных данных, применительно к многомерно-матричному полиномиальному регрессионному анализу. Приводится постановка задачи многомерно-матричного полиномиального регрессионного анализа, когда входные и выходные переменные функции регрессии являются многомерными матрицами, и функция регрессии представляется полиномом входной переменной. Приводится также система линейных многомерно-матричных уравнений, решение которой дает оценки параметров полиномиальной функции регрессии. Для многомерно-матричной аффинной функции регрессии получены распределения оценок параметров, позволяющие делать статистические выводы о параметрах функции регрессии и регрессионной модели в целом. Выполнено компьютерное моделирование, иллюстрирующее применение предложенной теории и подтвердившее ее правильность.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The new results in the analysis of the multidimensional data received in the BSUIR in the area of the polynomial regression analysis are discussed. The statement of the problem of the regression analysis under conditions of the multidimensional-matrix input and output variables and the polynomial regression function is formulated. The solution to the problem in the form of the system of the linear equations relatively the unknown parameters is given. The properties and distributions of the estimations of the parameters of the affine regression function are investigated, that allow testing hypothesizes about the parameters. The computer simulation confirming the theory is performed.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>анализ многомерных данных</kwd><kwd>многомерные матрицы</kwd><kwd>регрессионный анализ</kwd><kwd>дисперсионный анализ</kwd><kwd>полиномиальная функция регрессии</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>analysis of the multidimensional data</kwd><kwd>multidimensional matrices</kwd><kwd>regression analysis</kwd><kwd>dispersion analysis</kwd><kwd>polynomial regression function</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Многомерно-матричные производные и разложение функции нескольких переменных в ряд Тейлора // Автоматика и вычислительная техника. 1987. Вып. 16. С. 65–71.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Mnogomerno-matrichnye proizvodnye i razlozhenie funkcii neskol'kih peremennyh v rjad Tejlora // Avtomatika i vychislitel'naja tehnika. 1987. Vyp. 16. S. 65–71. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Анализ многомерных данных. Минск: УП «Технопринт», 2004. 368 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Analiz mnogomernyh dannyh. Minsk: UP «Tehnoprint», 2004. 368 s. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Анализ многомерных данных: проблемы, состояние, перспективы // Докл. БГУИР. 2004. № 1 (5). С. 38–49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Analiz mnogomernyh dannyh: problemy, sostojanie, perspektivy // Dokl. BGUIR. 2004. № 1 (5). S. 38–49. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Математические модели многомерных данных // Докл. БГУИР. 2014. № 2 (80). С. 143–158.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Matematicheskie modeli mnogomernyh dannyh // Dokl. BGUIR. 2014. № 2 (80). S. 143–158. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Вучков И.Н., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. 238 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vuchkov I.N., Bojadzhieva L., Solakov E. Prikladnoj linejnyj regressionnyj analiz. M.: Finansy i statistika, 1987. 238 s. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии. М.: Статистика, 1980. 438 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zel'ner A. Bajesovskie metody v jekonometrii. M.: Statistika, 1980. 438 s. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Многомерно-матричный полиномиальный регрессионный анализ. Оценки параметров // Весцi НАН Беларусi. 2007. № 1. С. 45–51.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Mnogomerno-matrichnyj polinomial'nyj regressionnyj analiz. Ocenki parametrov // Vesci NAN Belarusi. 2007. № 1. S. 45–51. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Многомерно-матричный линейный регрессионный анализ: распределения и свойства оценок параметров // Весцi НАН Беларусi. Сер. фiз.-мат. навук. 2014. № 2. С. 71–81.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Mnogomerno-matrichnyj linejnyj regressionnyj analiz: raspredelenija i svojstva ocenok parametrov // Vesci NAN Belarusi. Ser. fiz.-mat. navuk. 2014. № 2. S. 71–81. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Муха В.С. Статистические методы обработки данных: учеб. пособие. Минск: Изд. центр БГУ, 2009. 183 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Muha V.S. Statisticheskie metody obrabotki dannyh: ucheb. posobie. Minsk: Izd. centr BGU, 2009. 183 s. (in Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
