J.M.伯纳多。;贝穆德斯，J.D。 概率分类中变量的选择。 （英语） 兹比尔0671.62059 贝叶斯统计2，Proc。第二届国际会议。，巴伦西亚/西班牙1983，67-82（1985）。 摘要：[有关整个系列，请参阅Zbl 0659.00012号.]对可能类别的条件概率分布，即诊断分布，是不完全信息分类问题的自然解决方案。这里将概率分类中的变量选择作为一个精确决策问题进行分析，其中动作空间由指标的有趣函数组成，效用函数是一个适当的评分规则，它描述了每个特定诊断分布在每个可能类别上的值。特别是，对数效用函数可以使期望熵最小化，而二次效用函数可以最大化得到的诊断分布的期望平方范数，作为选择变量的适当标准。结果以西班牙政治中的概率分类问题为例进行了说明。 引用于三文件 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：自动诊断;判别分析;逻辑回归;变量的选择;评分规则;条件概率分布;对数效用函数;期望熵;二次效用函数;期望平方范数;诊断分布;分类 引文：Zbl 0659.00012号 PDF格式BibTeX公司 XML格式