Помогите вычислить процент, необходимо дать оценку процентному распределению явлений (объектов) |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Помогите вычислить процент, необходимо дать оценку процентному распределению явлений (объектов) |
21.08.2017 - 01:08
Сообщение
#1
|
||
Группа: Пользователи Сообщений: 18 Регистрация: 9.02.2013 Из: Баку Пользователь №: 24615 |
Здравствуйте, уважаемые форумчане. Как-то даже неловко заходить раз в пятилетку с вопросом. Но как учит С.Гланц -- не стесняйтесь спрашивать). Не могли бы Вы мне помочь с решением, возможно даже очень простой, задачи с процентами. Даже не решить, а подсказать метод или источник где можно найти способ решения. Суть проблемы такова. Вначале взгляните на рисунок:
Так вот. Различные наблюдатели в разных населённых пунктах (условно городах) регистрировали определённые объекты. Объекты классифицированы и обозначены буквами алфавита, регистрировалась их частота в процентах. Сколько всего городов наблюдали указано во втором столбце. Города не повторялись и у каждого наблюдателя был как-бы свой регион. Те объекты, которые не подходили под классификацию регистрировались как "другие" и в таблице не указаны. Поэтому, например, в третьей строке сумма всех процентов 31, то есть 69 не удалось отнести к какому-либо виду. А в третьей строке, наоборот, все объекты подходили под классификацию и в сумме дают 100%. Но цель не в этом. Надо выяснить сколько приблизительно объектов какого-либо типа приходится в целом на страну. В последней строке есть графа %-ты в среднем, вычисленные для объектов вида Д. Так вот, если вычислить такую цифру для всех типов объектов, то в сумме они оказываются более 100%. То есть средние значения процентов не подходят. В целом населённых пунктов (условно городов) по стране очень много, но суммарная цифра уже рассмотренных является как-бы достаточной выборкой для каких-либо выводов. Как исходя из этих данных можно хотя бы как-то высказаться о приблизительном проценте конкретного объекта в N-ом городе (или группе городов). Можно ли как-то аппроксимировать эти значения, чтобы сумма средних процентов была 100%? Я понимаю, был бы график, то можно было бы сгладить его регрессионной функцией или при помощи полинома. Но в данном случае надо выявить тенденцию в виде распределения по долям. Возможно задача банальная, просто я не встречался. Рад был бы узнать Ваше мнение на этот счёт. Заранее благодарю. |
|
|
15.08.2018 - 14:46
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 18 Регистрация: 9.02.2013 Из: Баку Пользователь №: 24615 |
Я хоть и не уважаемый Nokha, но робко попытаюсь высказать свое мнение, пока его нет :-) Это называется "задача классификации" и сопряженная к ней "задача кластеризации". Вполне изученные разделы Machine Learning. Там определяется и степень близости (меры сходства), и способы работы в многомерном признаковом пространстве. Исследуются различные алгоритмы (замечу - алгоритмы классификации и кластеризации бывают не только метрическими, но и логическими, основанными на деревьях решений, основанными на плотностях, на байесовской моделе и пр. зоопарк). Ну и напоследок - имеется целое направление, которое строит нечеткие классификаторы или нечеткие кластеры (т.е. с использованием упомянутой Вами теории нечетких множеств). А также - классификаторы с ранговыми шкалами, что и соответствует задаче, которую собственно вы и описали в своем сообщении. >Ident, нет ничего проще: вся нечеткая теория основана на том, что имеется лингвистическая переменная с градациями от "Так точно" до "А хрен его знает, товарищ майор!". Строите для нее функцию принадлежности, в функцию заряжаете эмпирические данные и получаете искомую степень принадлежности в виде попадания в одну из градаций. Вот только теория вероятностей и теория нечетких множеств - две разные теории. Спасибо большое, намного теплее). Не подскажите книжку, сайт и т.д., где есть примеры решения таких задач. Заранее благодарен. |
|
15.08.2018 - 18:13
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 902 Регистрация: 23.08.2010 Пользователь №: 22694 |
... Не подскажите книжку, сайт и т.д., где есть примеры решения таких задач. Заранее благодарен. Пример решения: если нечто выглядит, как утка, ходит вперевалочку, как утка, и крякает, как утка, то с большой вероятностью это и есть утка. Шутка). А по поводу функций принадлежности вам сюда Сообщение отредактировал 100$ - 15.08.2018 - 18:14 |
|