Для построения индикатора на основе обучающей выборки необходимо:
Выберите один ответ:
a. Задать произвольные начальные значения индикатора для объектов из обучающей выборки
b. Определить значения индикатора для объектов из обучающей выборки на основе линейной регрессии
c. Определить значения индикатора для объектов из обучающей выборки на основе мнений экспертов

Другие предметы Колледж Построение индикаторов в многомерном анализе данных ПМСА прикладной многомерный статистический анализ колледж индикатор обучающая выборка линейная регрессия мнения экспертов Новый

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:

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