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
4.4.3. Восстановление графа структуры зависимостей.
Пусть — частный коэффициент корреляции между и при фиксированном значении (см. § 1.2 и [20, § 2.5]). Тогда в случае нормального распределения с ДСЗ для дереву структуры зависимостей и
Это свойство после необходимого обобщения может быть использовано для выделения графа структуры зависимостей в случае -распределений. Пусть — частный коэффициент корреляции между при фиксированном значении назовем -весом связи
где минимум берется по всем наборам из k координат X, от личных от
Теорема 4.5. Для невырожденных нормальных -распределений граф структуры зависимостей единствен с точностью до связей нулевого k-веса.
Перейдем к описанию алгоритма выделения графа структуры зависимостей. По своему содержанию он близок к описанному в п. 4.3.2 алгоритму Крускала, только понятие ребра графа, образующего цикл с уже выделенными ребрами, приходится заменить более сложной конструкцией.
Обобщенный алгоритм Крускала. Выбираем на первом шаге ребро наибольшего -веса; определяем по индукции последовательность ребер выбирая на каждом шаге ребро с наибольшим -весом, отличное от уже выбранных и обладающее тем свойством, что при добавлении к отобранным ребрам граф будет обладать свойством .
В том случае, когда граф структуры зависимостей единствен с точностью до связей нулевого -веса (нормальные -распределения), обобщенный алгоритм Крускала дает возможность его восстановить.