В статье рассмотрен математический приём, состоящий в представлении функции Леонтьева в виде эквивалентной многослойной конструкции.
На основе этого представления разработан алгоритм приближённого оценивания неизвестных параметров функции Леонтьева. С использованием реальной выборки данных из 101 наблюдения проведены вычислительные эксперименты.
В результате работы алгоритма с использованием метода наименьших модулей приближённые оценки функций Леонтьева получились мало отличающимися от точных оценок, найденных посредством решения задач частично-булевого линейного программирования. При этом приближённые оценки были получены в разы быстрее, чем точные оценки. А при использовании метода наименьших квадратов скорость работы алгоритма оказалась ещё выше.
Введена новая спецификация многослойных неэлементарных линейных регрессий, для которой справедлив разработанный алгоритм. С помощью метода наименьших квадратов по той же выборке построена одна из возможных форм новых моделей, оказавшаяся адекватнее функции Леонтьева.
РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ, ОДНОРОДНАЯ ВЛОЖЕННАЯ КУСОЧНО-ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ ВТОРОГО ТИПА, ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ, МЕТОД НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ, ЗАДАЧА ЛИНЕЙНО-БУЛЕВА ПРОГРАММИРОВАНИЯ