Статистика объектов нечисловой природы как часть прикладной статистики

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики [26]. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном случае с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке [76], приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида [77], поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств [78], со случайными множествами [35] (следует отметить, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств [35,78]), с непараметрической теорией парных сравнений [72], с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы [71].

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа). Современное состояние дискриминантного и кластерного анализа с точки зрения статистики объектов нечисловой природы отражено работах в [79].

Статистические методы анализа нечисловых данных особенно хорошо приспособлены для применения в экономике, социологии и экспертных оценках, поскольку в этих областях от 50% до 90% данных являются нечисловыми [80].

Заключение

Мы рассмотрели пять "точек роста" прикладной статистики как методической дисциплины. Разумеется, они не исчерпывают все многообразие фронта научных исследований в этой области. В частности, решены отнюдь не все проблемы, поставленные в конце 70-х годов в т.н. "цахкадзорской тетради" [81]. Кроме того, мы почти не затрагивали разнообразные применения статистических методов в конкретных прикладных областях. Много интересных проблем есть в планировании экспериментов, особенно кинетических (см., например, статьи [2,82]), при анализе проблем надежности (см., в частности, статью [83]), в новых статистических методах управления качеством продукции, в том числе в связи с идеями Г.Тагути (см. об этом статью [84]), в вопросах экологии и безопасности [75], и др.

Перейти на страницу: 1 2 3 4

Дополнительно

Термоиндикаторы
Роль температурных и тепловых измерений настолько велика, что в настоящее время без них не может обойтись практически ни одна область знаний, ни одна отрасль промышленности. Каждый из существующих способов измерения температуры имеет свои достоинства и недостатки, поэтому выбор того или ин ...

Оборудование для механического обезвоживанья и сушки текстильных материалов
Сушка является самым распространенным технологическим процессом красильно-отделочного производства. На многих от­делочных фабриках сушильное оборудование занимает прибли­зительно до 30 % производственных площадей, потребляет до 40 % всего расходуемого тепла и до 30 % электроэнергии. Одним из эффек ...

Меню сайта