Mathematical Sciences: Statistical Theory for Classification

数学科学：分类统计理论

• 批准号: 9003373
• 负责人: John Hartigan
• 金额: $ 7.75万
• 依托单位: Yale University
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Standard Grant
• 财政年份: 1990
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1990-07-01 至 1991-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9003373&HistoricalAwards=false
• 关键词: Mathematical; Sciences; Statistical; Theory; Classification

The principal investigator will develop specific probability models for testing, evaluating and applying classifications. Classification is the method of constructing classes of similar objects. The established models for this purpose are mixture models, modal models, and for evolutionary classification, generalized Markov models. The investigator introduces a new class of probability models, product partition models, that have wide application in classification, both for evaluating and selecting classifications, and for using classifications in prediction. He also considers more specialized probability models for devising significance tests for the existence of clusters, and for reconstructing evolutionary trees.

主要研究者将制定具体的 测试、评估和应用的概率模型 分类。 分类是构造的方法 类相似的对象。 为此建立的模型 目的是混合模型，模态模型，并为进化 分类，广义马尔可夫模型。 研究者 介绍了一类新的概率模型--乘积划分 模型，在分类中有广泛的应用， 评估和选择分类，以及使用 分类预测 他也考虑得更多 设计显著性检验的专门概率模型 对于集群的存在，以及重建 进化树