Классификация объектов нечисловой природы на основе непараметрических оценок плотности
В СССР в середине 70-х годов активно ведутся работы по статистическому анализу нечисловых данных [1]. В настоящее время во Всесоюзном центре статистических методов и информатики мы при разработке методических документов и программных продуктов по прикладной статистике делим ее на четыре части соответственно виду обрабатываемых статистических данных: на статистику случайных величин, многомерный статистический анализ, статистику временных рядов и случайных процессов, статистику объектов нечисловой природы (другими словами, статистику нечисловых данных).
Вероятностный и статистический анализ нечисловых данных сопровождали теорию вероятностей и математическую статистику с самого начала их развития. Типичными примерами являются урновые схемы и изучение рождаемости. Испытание Бернулли- вероятностная модель простейшего объекта нечисловой природы. Наиболее массовым применением статистических методов является, видимо, выборочный контроль качества продукции по альтернативному признаку (т. е. по признаку "годен” - “не годен"), относящийся, очевидно, к статистике объектов нечисловой природы [2].
Развитие прикладных исследований привело к необходимости рассмотрения в качестве статистических данных различных объектов нечисловой природы. Этот термин применяем к объектам, которые нецелесообразно рассматривать как описанные числами. Другими словами, речь идет об элементах пространства, не являющихся линейными (векторными). Примеры: бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности и т. д.); множества; нечеткие множества; результаты измерений в шкалах, отличной от абсолютной; как обобщение перечисленных объектов - элементы пространств общей природы. Для результатов наблюдений, являющихся объектами нечисловой природы, рассматривают [1] классические задачи статистики: описание данных (включая классификацию) оценивание (параметров, характеристик, плотности распределения, регрессионной зависимости и т. д.).
Математический аппарат статистики объектов нечисловой природы основан не на свойстве линейности пространства, а на применении симметрик и метрик в нем, поэтому существенно отличается от классического.
В прикладных работах наиболее распространенный пример объектов нечисловой природы - разнотипные данные. В этом случае реальный объект описывается вектором, часть координат которого - значения количественных признаков, а часть - качественных (номинальных и порядковых).
Основная цель настоящего раздела - обосновать новый подход [3] к классификации в пространствах произвольной природы, основанный на построении не параметрических оценок плотности распределений вероятности в таких пространствах [4].
" Пусть 
- измеримое пространство,. 
и 
. суть 
-конечные меры на ., причем абсолютно непрерывна относительно , т. е. из равенства. 
. =0 следует равенство 
=0, где 
В этом случае на существует неотрицательная измеримая функция такая, что
Дополнительно
Эволюция энергетических процессов у эубактерий
В главах 11 и 12 были
обсуждены проблемы возникновения первичной клетки из гипотетической протоклетки
и последующего пути прогрессивной эволюции первичной клетки. Как было
обнаружено в 70-х гг., на раннем этапе этого пути могло произойти выделение
трех основных ветвей, каждая из которых самостояте ...
Специфика работы секретаря
Специфика работы секретаря
заключается в том, что
ему приходится не только выполнять операции с неодушевлёнными
предметами труда (документы,
технические средства), но и осуществлять многочисленные
контакты с людьми:
руководителем, сотрудниками,
посетителями, телефонными абонентами. Следует уч ...