Главная > Восстановление зависимостей по эмпирическим данным
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< 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

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

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