Влияние способа разбиения выборки в алгоритмах метода группового учета аргументов на адекватность критерия внешнего дополнения

Abstract

Рассмотрены способы разбиения выборки исходных данных в алгоритмах метода группового учета аргументов. Проведен анализ соответствия квазиоптимального метода разбиения подвыборок и критерия внешнего дополнения при выборе наилучшей структуры модели. Численный эксперимент показывает, что такие разбиения способствуют поиску «истинных» аргументов моделей в алгоритмах указанного метода с минимизацией критерия несмещенности решений.

The partitioning of the initial data sample in Group Method of Data Handling algorithms is considered. The analysis of the quasioptimal partitioning method compliance and the criterion of external supplement selecting the best the model structure is made. The numerical experiment is shown that such partitioning contributes to the search of the «true» arguments in models of the stated algorithms with the minimization criterion of the unbiasedness solution.

Розглянуто способи розбиття вибірки вихідних даних в алгоритмах методу групового обліку аргументів. Проведено аналіз відповідності квазіоптимального методу розбиття підвибірок і критерію зовнішнього доповнення при виборі найкращої структури моделі. Чисельний експеримент показує, що такі розбиття сприяють пошуку «істинних» аргументів моделей в алгоритмах вказаного методу з мінімізацією критерію незміщеності рішень.