Cтраница 4
Оценка параметров уравнения регрессии, как показано в 12.1, производится по методу наименьших квадратов путем решения системы нормальных уравнений. Этот метод позволяет оценивать параметры только линейных уравнений регрессии или уравнений, приводимых к линейному виду путем преобразований переменных. Поэтому выбор функций для построения регрессионных моделей весьма ограничен. Ниже приведены функции, наиболее часто используемые в статистическом анализе взаимосвязей. [46]
Разработка новых подходов и методов для анализа связи между структурой и свойствами и биологической активностью органических соединений, открывающих путь к эффективному планированию синтеза соединений с заданными характеристиками, является важной проблемой современной органической химии. В статье рассматриваются основные принципы методов предсказания физико-химических свойств и биологической активности химических соединений, а также дизайна новых соединений с заданными свойствами и биологической активностью, развиваемые нами новые подходы и их применение для решения конкретных задач. Основные направления работ связаны с построением регрессионных моделей и генерацией структур, использованием локальных молекулярных характеристик и искусственных нейронных сетей, молекулярным моделированием белков и лигандов. [47]
С точки зрения авторов, МДС имеет смысл применять при наличии предпосылок содержательного представления пространства представительств. Например, выбор в качестве представителя регрессионной модели класса позволяет в качестве критерия оптимальности выбрать неадекватность подвыборок их линейным представлениям. Тогда, минимизируя критерий, получаем выигрыш в точности построения кусочно-линейной регрессионной модели. [48]