Для построения индикатора на основе обучающей выборки необходимо выбрать правильный подход, который обеспечит адекватное и обоснованное значение индикатора для объектов. Давайте рассмотрим предложенные варианты:

• a. Задать произвольные начальные значения индикатора для объектов из обучающей выборки

Этот метод не является обоснованным, так как произвольные значения не будут отражать реальную ситуацию и могут привести к искажению результатов. Индикатор должен основываться на данных, а не на случайных значениях.

• b. Определить значения индикатора для объектов из обучающей выборки на основе линейной регрессии

Этот подход является одним из наиболее распространенных в статистическом анализе. Линейная регрессия позволяет построить модель, которая связывает зависимую переменную (значения индикатора) с одной или несколькими независимыми переменными. Это дает возможность получить более точные и обоснованные значения индикатора.

• c. Определить значения индикатора для объектов из обучающей выборки на основе мнений экспертов

Хотя мнения экспертов могут быть полезны, они могут быть субъективными и не всегда отражают реальную картину. Этот метод может быть использован в дополнение к более количественным подходам, но не должен быть единственным способом определения значений индикатора.

Таким образом, наиболее правильным и обоснованным вариантом для построения индикатора является: