Представлена одна из возможных конструкций количественной меры вариабельности оценки параметров в задаче восстановления линейной зависимости по интервальным данным. Она показывает степень изменчивости и неоднозначности оценки, и необходимость ее введения диктуется тем обстоятельством, что в условиях интервальных данных ответ к задаче, как правило, не является единственным. Дается вывод новой меры вариабельности, и ее применение иллюстрируется на конкретных примерах. В заключение статьи обсуждаются содержательные мотивации и смысл новой величины с точки зрения других известных характеристик данных.
The article presents a possible construction for quantitative variability measure of parameter estimates in the data fitting problem under interval uncertainty. It is designed to show the degree of variability and ambiguity of the estimate. The problem is important since the answer to the data fitting problem may be not unique under the uncertainty of interval data. Otherwise, the problem may have a whole set of such feasible answers, and an estimate of the size of this set can serve as a variability measure of the solution. Socalled maximum compatibility method is considered as a method for evaluating the parameters of the function. An estimate of the parameters is taken as the maximum point of a special recognizing functional, i.e. a certain function that characterizes compatibility of the estimate with interval empirical data. Then the variability measure is simply computed as the product of several values found in the solution of the data fitting problem. These values are maximum of the recognizing functional, minimum of the condition number of the data matrix and the ratio of the norm of the parameter estimate to the norm of the vector of function values. A derivation of the new variability measure is given, and its application is illustrated with specific examples. In conclusion, the article discusses the motivation and interpretation of the new variability measure from the point of view of other known data characteristics.