СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СМЕСЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ
Аннотация
Предлагается подстановочное байесовское решающее правило классификации выборки из смеси распределений регрессионных наблюдений. В основе решающего правила лежит EM-алгоритм, предназначенный для классификации наблюдений и вычисления оценок параметров смеси с помощью метода максимального правдоподобия. Доказывается сходимость предлагаемого алгоритма и исследуется вероятность ошибочной классификации на модельных данных.
Об авторе
В. И. Малюгин
НИИ прикладных проблем математики и информатики Белорусского государственного университета
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей / С.А. Айвазян,
2. И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М. : Финансы и статистика, 1985. – 487 с.
3. Харин, Ю.С. Эконометрическое моделирование / Ю.С. Харин, В.И. Малюгин,
4. А.Ю. Харин. Минск : БГУ, 2003. – 313 c.
5. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян [и др.]. – М. : Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
6. McLaсhlan, G.J. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition / G.J. McLaсhlan. N.-Y. : Wiley, 1992. 562 p.
7. Харин, Ю.С. Робастность в статистическом распознавании образов / Ю.С. Харин. Минск : Университетское, 1992. – 232 с.
8. Жук, Е.Е. Устойчивость в кластер-анализе многомерных наблюдений / Е.Е. Жук,
9. Ю.С. Харин. – Минск : БГУ, 1998. – 240 с.
10. Гринь, Н.В. Исследование точности методов классификации многомерных данных в задачах кредитного скоринга / Н.В. Гринь, В.И. Малюгин // Вестник ГрГУ. Сер. 2. – 2008. – № 1. – С. 77–85.
11. Малюгин, В.И. Оценка устойчивости коммерческих банков на основе эко-нометрических моделей с дискретными зависимыми переменными / В.И. Малюгин, Е.В. Пытляк // Банковский вестник. – 2007. – № 4 (369). – С. 30–36.
12. Egorov, A.A. Analysis of the banking crises by the panel logit model with the application to Belarusian banking system / A.A. Egorov, V.I. Malugin // Proc. of the 8th Intern. Conf. «Computer Data Analysis and Modeling». – Vol. 2. – Minsk : BSU, 2007. – P. 68-71.
13. Малюгин, В.И. Об оптимальности классификации случайных наблюдений, различающихся уравнениями регрессии / В.И. Малюгин, Ю.С. Харин // Автоматика и телемеханика. – 1986. – № 7. – С. 35–46.
14. Малюгин, В.И. Кластер-анализ регрессионных наблюдений / В.И. Малюгин // Статистическая обработка экспериментальных данных : межвуз. сб. науч. тр. ; Ново-сибирский
15. эл.-техн. ин-т. – Новосибирск, 1986. – С. 43–52.
16. Redner, L. Mixture densities, maximum likelihood and the EM algorithm / L. Redner,
17. J. Walker // SIAM Review. – 1984. – Vol. 26, № 2. – P. 23–31.
18. Кульбак, С. Теория информации и статистика / С. Кульбак. – М.: Наука, 1967. – 408 с.
19. Berry, M.J. A. Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management / M. J.A. Berry, G. Linoff. N.-Y. : Wiley, 2004. 643 p.
20. Малюгин, В.И. Дискриминантный анализ многомерных автокоррелированных регрессионных наблюдений в условиях параметрической неоднородности моделей / В.И. Малюгин // Информатика. 2008. № 3. С. 17–28.
Рецензия
Для цитирования:
Малюгин В.И. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СМЕСЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ РЕГРЕССИОННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ. Информатика. 2008;(4(20)):79-88.
Просмотров: 509
Послать статью по эл. почте 