Pabeigts raksts “Big Data-driven Approach to Validate Properties of Markov-Modulated Linear Regression Model’s Estimator Empirically”, kura galvenie rezultāti tika prezentēti virtuālā konferencē 6th Stochastic Modeling Techniques and Data Analysis International Conference, kas notika 2020. gada 2.– 5. jūnijā. Šī bija pirmā un ļoti pozitīvā pieredze prezentēt pētījuma rezultātus attālināti. Konferences programma un materiāli ir atrodami pēc saites http://www.smtda.net/ Iepriekšējie Markova-modulējamās lineārās regresijas modeļa pielietojumi (tematiskais pētījums 1 un 2) parādīja, ka MMLR piemērošanai reālajā pasaulē ir svarīgi nodrošināt modeļa novērtējumu īpašību empīrisku validāciju, kas balstītas uz lieliem datiem un simulāciju. Šajā sakarā šī pētījuma novitāte ir saistīta ar izlases parametru ietekmes (piemēram, izlases apjoma un izejas datu sadalījuma), kā arī novērtēšanas metodes detaļu (piemēram, dažādu svara matricu OLS ietekmes) ņemšanu vērā.
Uzsākts darbs pie MMLR modeļa parametru novērtēšanas algoritmu realizācijas programmēšanas valodā Python, kā rezultāti jau daļēji ir publicēti Github vietnē, kas ir brīvi pieejami visiem interesentiem.
https://github.com/NadezdaSpiridovska/MMLR
Sabiedrības informēšanas nolūkā arī ir publicēta intervija “Pierādīts: Sieviete informāciju apstrādā ar abām puslodēm”, kas tika dota Neatkarīgai rīta avīzei, kur tai skaitā iet runa arī par šo projektu.
