Главная > Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ГЛАВА XII. АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ

§ 1. Замечания об алгоритмах

В этой главе мы рассмотрим алгоритмы восстановления нехарактеристических функций.

Так же как и раньше, будем различать две задачи восстановления: восстановление функциональной зависимости и восстановление значений функции в заданных точках.

В основу рассматриваемых здесь алгоритмов положены две оценки, полученные в главах VIII и Оценка

связывающая величину среднего риска с величиной эмпирического риска и оценка

где наименьшее решение неравенства

связывающая величину суммарного риска в точках рабочей выборки с величиной эмпирического риска

В отличие от аналогичных оценок, используемых при восстановлении характеристических зависимостей, оценки (12.1) и (12.2) содержат свободный параметр Согласно теории этот параметр определяет статистическую особенность задачи (допустимую величину возможного выброса), и его значение должно быть известно заранее.

В этой главе мы используем оценки, предназначенные для «реальных» ситуаций, в которых зададим конкретные величины констант. Будем использовать оценку

для восстановления функциональной зависимости и оценку

где наименьшее решение неравенства

для восстановления значений функции в заданных точках.

1
Оглавление
email@scask.ru