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

2.2.3. Методы выработки рекомендаций.

Опыт показывает, что статистические феномены, с которыми сталкивается исследователь, работающий в области классификации, сложны и не всегда предсказуемы.

Законченных теоретических результатов, которые могли бы выполнять роль ориентиров для практики, по сравнению с другими областями прикладной статистики, здесь заметно меньше. В связи с этим заслуживает специального обсуждения сложившаяся практика осмысления происходящего и выработки соответствующих рекомендаций.

Возникшее у исследователя первоначальное наблюдение или предположение - гипотеза (об источнике ошибок, улучшения используемого правила классификации и т. п.) проверяется методом статистического моделирования с известной теоретической моделью на предмет существования. Когда существование феномена установлено, проводится теоретическое исследование, чтобы на простейших математических моделях как в обычной асимптотике, так и в асимптотике растущей размерности Колмогорова — Деева попять его действующие механизмы и дать их асимптотическое количественное описание. На этой стадии обычно не удается получить ни оценок скорости достижения асимптотических утверждений в изучаемых крайне идеализированных моделях, ни границ их применимости. Поэтому необходимо повторное применение метода статистического моделирования, но на этот раз уже с учетом качественного и количественного понимания, достигнутого на простейших моделях. Окончательная проверка полученных рекомендаций проводится на реальных данных.

Состояние теоретических исследований в различных задачах статистической классификации описывается в последующих параграфах настоящей главы. Однако, прежде чем переходить к ним, необходимо отметить, что главное неизвестное любой статистической модели — это состояние природы. Поэтому для конкретных областей применения классификации, с точки зрения прикладной статистики, задачей номер один является накопление примеров эффективного применения конкретных моделей, методов, упрощающих предположений.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление