Главная > Математика > Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

15.3.2. Оценивание неизвестных параметров целевой функции при балльных экспертных оценках выходного качества.

В этом случае задача сводится к обычной схеме регрессионного анализа и соответственно к использованию метода наименьших квадратов. Действительно, располагая данными вида (15.2 а) — (15.3), можем записать модель (15.1) в виде

где величина (как правило, неизвестная) характеризует погрешность в оценке экспертом выходного качества объекта.

Критерий метода наименьших квадратов дает нам оценку векторного параметра как решение оптимизационной задачи вида

Если не располагают никакими сведениями относительно величин то принимают упрощающее предположение , и задача (15.6) соответственно упрощается. В некоторых случаях удается априори задаться «весами» оценивающими сравнительную компетентность эксперта . Тогда эти веса вставляются в (15.5) в качестве сомножителей слагаемых вместо величин

Конкретные рекомендации по вычислительной реализации решения задач типа (15.5) приведены в [12, гл. 7—9].

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление