Об оценке пороговых значений в решении задачи классификации данных

Работа содержит обобщение результатов авторских исследований общих совокупностей, в частности решение вопросов статистического изучения нестабильных совокупностей. Постановка задачи базируется на идее определения границ групп при проведении классификации нечетких и пороговых совокупностей с использованием метода декомпозиции смеси вероятностных распределений. В статье рассмотрен опыт разбиения реальной совокупности, представляющей собой конечную смесь вероятностных распределений, на частные совокупности; решается задача определения правил и критериев нахождения пороговых значений, которые позволят четко обозначить переходы одного качественного состояния явления в другое. Пороговому значению, определяющему границы частных совокупностей, будет соответствовать величина явления на пересечении кривых вероятностных распределений, выделенных из смеси. В исследовании применяется EM-алгоритм - инструментарий, используемый в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от некоторых скрытых переменных. Предложенная схема идентификации пороговых совокупностей нашла практическое применение при исследовании совокупности наемных работников России по размеру начисленной заработной платы; может использоваться как механизм определения оптимальной величины минимального размера оплаты труда. Такую величину предложено установить в качестве научно обоснованного минимального размера оплаты труда наемных работников в Российской Федерации. Это позволит вывести часть реальной заработной платы из теневого сектора и придать дополнительный стимул для развития экономики. В качестве информационной базы были использованы официальные данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата) по величине среднедушевого денежного дохода за ряд лет.

классификация как статистический метод, пороговая совокупность, смесь вероятностных распределений, classification as a statistical method, threshold aggregates, a mixture of probability distributions

1. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. М.: Статистика, 1974. - 279 с.

2. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятности и ее инженерные приложения. Учеб. пособие для втузов. 2-е изд. М.: Высшая школа, 2000. - 480 с.

3. Глинский В.В. Мифическая статистика малого бизнеса. Проблемы статистического изучения турбулентных совокупностей // ЭКО. 2008. № 9. С. 51-61.

4. Глинский В.В. Статистические методы поддержки управленческих решений: Монография. Новосибирск: Изд-во НГУЭУ, 2008. - 256 с.

5. Глинский В.В., Серга Л.К. Нестабильные совокупности: концептуальные основы методологии статистического исследования // Вестник НГУЭУ. 2009. № 2.С. 137-142.

6. Глинский В.В., Серга Л.К. О государственном регулировании малого предпринимательства в России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011. № 19. С. 2-8.

7. Глинский В.В., Серга Л.К. Статистика XXI века. Вектор развития // Вестник НГУЭУ. 2011. № 1. С. 108-118.

8. Глинский В.В., Чемезова Е.Ю. О сходимости основных концепций типологии данных социальноэкономических исследований // Вестник НГУЭУ. 2012. Т. 2. № 4. С. 67-73.

9. Зайков К.А. Изучение пороговых совокупностей методом декомпозиции смесей вероятностных распределений // Научные труды Вольного экономического общества. 2013. Т. 172. С. 192-202.

10. Кулиджоглян К.О. Критерии принадлежности и проблема оценки среднего класса // Бизнес-статистика, финансы и банки: Теоретические и методические аспекты исследования: сб. науч. тр. Новосибирск: НГУЭУ, 2011. C. 73-86.

11. Орлов А.И. Нечисловая статистика. М.: МЗ-Пресс, 2004. - 513 с.

12. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru.

13. Серга Л.К. Исследование инновационной деятельности предприятий малого и среднего бизнеса // Вестник НГУЭУ. 2013. № 1. С. 112-140.

14. Серга Л.К. О подходах к решению задачи идентификации нечетких совокупностей // Вестник НГУ-ЭУ. 2013. № 3. С. 83-91.

15. Серга Л.К. Об одном подходе к определению пороговых значений в решении задач классификации // Вестник НГУЭУ. 2012. № 1. С. 54-60.

16. Серга Л.К., Никифорова М.И., Румынская Е.С., Хван М.С. Прикладное использование методов портфельного анализа // Вестник НГУЭУ. 2012. № 3. С. 146-158.

17. Трудовой кодекс РФ, статья 133 // Консультант Плюс. Версия Проф. (2014). URL: http://www. consultant.ru/popular/tkrf/.

18. Ту Дж., Гонсалес С. Принципы распознавания образов: Монография. М.: Мир, 1978. - 412 с.

19. Чемезова Е.Ю. Типология субъектов РФ по уровню социально-экономического развития // Вестник НГУЭУ. 2010. № 1. С. 171-176.

20. Эверитт Б.С. Большой словарь по статистике / Пер. с англ. Ф.А. Ущева, И.Ю. Чураковой; науч. ред. перевода И.И. Елисеева. 3-е изд. М.: Проспект, 2010. - 736 с.