img118

118

8. Metody probabilistyczne

while obj[j] > sampli[i][j][k) and k <= numi[i] do k := k + 1;

if k = 1 or k > numi[i] then begin

fun[i] := 0; go to nextclass; end else

fun[i] := fun[i] * (numi[i] - 1)*

(sampli[i][k][j]-sampli[i][k-l][j]);

end

fun[i] := Prawd[i] * numi[i]/fun[i]; nextclass:; end

rec := pointmax(fun);

end

8.9. Rozpoznawanie etapowe

Wzmiankowane wielokrotnie metody rozpoznawania etapowego, zwane też metodami sekwencyjnymi (od klasycznej teorii analizy sekwencyjnej stosowanej przy statystycznym opracowywaniu wyników badań empirycznych -por. (40]) należą także do grupy omawianych tu metod probabilistycznych. Punktem wyjścia przy budowie tych metod jest test Walda(¹⁶). Nadaje się on do bezpośredniego wykorzystania w zadaniu rozponawania etapowego w przypadku dychotomii (rozpoznawania dwóch klas, L — 2).

Załóżmy ponadto, że gęstość prawdopodobieństwa P_t(xji) może być wyznaczona w kolejnych krokach (etapach procesu rozpoznawania) z = 1,2,... _t z_mai < n przy znajomości jedynie niektórych składowych x„ € *■

Ma to miejsce na przykład przy niezależnych składowych x_v, kiedy to w każdym kroku z można wybrać dowolny podzbiór i € 2* (przy

(¹⁶) W literaturze test ten oznaczany bywa symbolem WSPRT (Wald’s Seąuential Pro-bability Ratio Test) - jakkolwiek podstawowe prace matematyczne A. Walda, dość stare, ale wciąż inspirujące badaczy (główna mongrafia pochodzi z 1947 roku!) opierały się na wcześniejszych badaniach H.F. Dodge’a i H.G. Romiga.