Page 21 - 4713

ЛЕКЦІЯ 3

Стохастичне моделювання, аналітичне моделювання,
адаптивне моделювання. Кореляційний аналіз. Лінійна
кореляція. Значимість кореляції.

У процесі розпізнавання образів використовують три незалежні
види моделювання: стохастичне моделювання, аналітичне

моделювання, адаптивне моделювання.
Стохастичне моделювання включає регресію і кореляцію.
Регресійний аналіз необхідний для розв’язання задач, в яких
стохастичні залежності (стохастичні відношення “причина —

наслідок”) задаються функціями з однією або декількома змінними,
що визначаються як незалежні.
Проста регресія з однією незалежною змінною x і однією

залежною змінною y може бути лінійною або нелінійною. За
допомогою відповідних перетворень або лінеаризації та спрощення
обчислювальних методів нелінійну регресію можна звести до
лінійної.

Множинна регресія має одну залежну і декілька незалежних
змінних. Найчастіше всього використовуються лінійні рівняння
Кореляційний аналіз застосовується з метою встановлення міри

залежності між двома або більшим числом стохастичних змінних, а
також для визначення ступеня стохастичної залежності, що існує між
ними. Остання може бути описана за допомогою коефіцієнтів

кореляції.
Дисперсійний аналіз є методом якісного і кількісного вивчення
впливу однієї або декількох змінних на результати експерименту.

Коваріаційний аналіз можна використовувати при кількісному
вивченні різного ступеню впливу однієї або декількох змінних на
експериментальні дані, і при цьому обов’язково враховується вплив
додаткових випадкових змінних.

Дискримінантний аналіз застосовується для розділення або
класифікації об’єктів. Виконується за допомогою аналізу кількісних
характеристик і врахування дискримінантної функції.

Факторний аналіз використовується для вивчення
співвідношення між випадковими змінними, зумовленими
загальними причинами або факторами, а також з метою кількісного
виразу цих співвідношень.

21