基于整体性思想的数据分析

摘要：

通过对风险函数的分解,首先得到了传统上在独立同分布模型或线性模型假定下被忽视的度量复杂系统非线性程度的重要指标-扭曲度,然后对如何降低风险进行了讨论.逐步引出了干扰度、偏离度和信息分解比,它们与风险函数和扭曲度一起组成五个指标;最后权衡这五个指标,达到对稳定中心度量指标的控制.这也是用整体性思想进行数据分析的一种尝试.

关键词：偏离度、干扰度、风险函数、信息分解比、扭曲度

所属期刊栏目：27

分类号：O212.6(概率论与数理统计)

资助基金：江苏技术师范学院青年科研基金KW09051;教育部高校博士点专项基金资助项目44K55050

在线出版日期：2011-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：183-193