В статье описывается программный комплекс, обеспечивающий возможность оценивания параметров линейного регрессионного уравнения методами смешанного оценивания (МСО), наименьших квадратов (МНК) и модулей (МНМ), а также антиробастного оценивания (МАО). Разработанный программный комплекс применен для моделирования объема погрузки основных видов грузов железнодорожным транспортом, в качестве независимых переменных определены объемы погрузки конкурирующими видами транспорта. Это такие факторы, как

more »

... евозки автомобильным, морским, трубопроводным и внутренним водным транспортом. Проведён анализ полученных моделей, оценены значения критериев смещения, относительных ошибок аппроксимации, согласованности поведения. The article considers a software package that provides the ability to estimate the parameters of a linear regression equation using mixed estimation (MSO), least squares (OLS) and modules (MCM), as well as anti-blast estimation (MAO). The developed software package was used to model the volume of loading of the main types of cargo by rail, and the competing types of transportation in relation to rail transportation were selected as independent variables. These are such factors as transportation by road, transportation by sea, transportation by pipeline, transportation by inland water transport. The analysis of the obtained models is carried out, the bias criteria, the relative approximation errors, and the generalized behavior consistency criterion (RSPC) are evaluated.