RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Ближайшие семинары
Календарь семинаров
Список семинаров
Архив по годам
Регистрация семинара

Поиск
RSS
Ближайшие семинары





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться








Общеинститутский семинар «Математика и ее приложения» Математического института им. В.А. Стеклова Российской академии наук
18 июня 2015 г. 16:00, г. Москва, конференц-зал МИАН (ул. Губкина, 8)
 


Вероятностно-статистические методы выбора значимых факторов

А. В. Булинский
Видеозаписи:
MP4 2,012.0 Mb
MP4 510.5 Mb

Количество просмотров:
Эта страница:1233
Видеофайлы:396
Youtube Video:

А. В. Булинский
Фотогалерея


Видео не загружается в Ваш браузер:
  1. Установите Adobe Flash Player    

  2. Проверьте с Вашим администратором, что из Вашей сети разрешены исходящие соединения на порт 8080
  3. Сообщите администратору портала о данной ошибке



Аннотация: Во многих моделях изучаемая величина (отклик) $Y$ зависит от некоторого набора факторов $X=(X_1,…,X_n)$. Например, в медико-биологических исследованиях $Y$ может характеризовать состояние здоровья пациента, а компоненты $X$ могут представлять генетические и негенетические факторы. Одна из важнейших задач исследования случайного отклика $Y$ заключается в нахождении «значимого набора» $(X_{i_1},…,X_{i_r})$, $1\le i_1<…<i_r\le n$, от которого $Y$ зависит (в определенном смысле) существенным образом. Рассматривается целый ряд взаимодополняющих методов решения указанной задачи, вовлекающих вероятностно-статистическую технику, машинное обучение и компьютерное моделирование. Упомянем лишь некоторые из современных методов такие, как LASSO, SCAD, BOOST, GARROTE и их модификации.
Основное внимание будет уделено MDR (multifactor dimensionality reduction) методу, введенному M. Ritchie et al. в 2001 году и получившему дальнейшее развитие и применение в последующих более чем 200 публикациях. Доклад основан на цикле из 7 недавних работ автора, опубликованных в Докладах РАН (2014), Journal of Multivariate Analysis (2015), Lecture Notes in Mathematics (2015) и др. Подчеркнем, что предложен новый подход к идентификации значимых переменных, основанный на построении статистических оценок функционала ошибки прогноза отклика, которые используют штрафную функцию, а также процедуру кросс-валидации. При этом удается рассмотреть и небинарный отклик. Введены регуляризованные оценки упомянутого функционала, и для них доказана центральная предельная теорема. При этом самостоятельный интерес представляют новые результаты, относящиеся к асимптотической нормальности массивов перестановочных случайных величин. Представлены также некоторые результаты компьютерного моделирования, демонстрирующие эффективность развиваемого подхода.

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2018