ТИПОЛОГИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА НА ОСНОВЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ СМЕСЕЙ ВЕРОЯТНОСТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ
Ю.Н. Исмайылова, С.Е. Хрущев
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», Новосибирск, Российская Федерация
ismaiylova@gmail.com
Ключевые слова: разделение смесей, метод моментов, метод максимального правдоподобия, EM-алгоритм, типологическая группировка, уровень безработицы, mixture separation, moments method, maximum likelihood method, EM-algorithm, typological grouping, unemployment rate
Страницы: 255-267
Аннотация
Смесь вероятностных распределений является математической моделью, которая позволяет адекватно описывать неоднородные данные. Задачей разделения смесей или задачей декомпозиции называется задача оценивания неизвестных параметров смешивающихся распределений. Несмотря на адекватность описания неоднородных данных, декомпозиция смесей представляет собой отдельную проблему, ввиду большого количества параметров, подлежащих оцениванию. В статье осуществлены историческая периодизация, систематизация и критический сравнительный анализ существующих методов и алгоритмов декомпозиции смесей вероятностных распределений, выявлены возможности и ограничения их применения для анализа реальных совокупностей. На основе существующих алгоритмов предложена методика разделения смесей произвольного известного количества вероятностных распределений и дальнейшей типологической группировки реальных социально-экономических совокупностей. В отличие от существующих методик предложен способ вычисления пороговых значений для определения границ типов и числа компонент смеси в случаях, когда оно неизвестно. На основе предложенной методики осуществлена типологизация субъектов Российской Федерации по уровню безработицы.
|
