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莉萨·杜夫。;Tom F.Wilderjans。;安东尼奥·加尔卡尼;伊文·范·梅切伦

从基准研究中得出最佳数据分析制度。 （英语） Zbl 1466.62060号

计算。统计数据分析。 107，81-91（2017）。
总结：在使用模拟数据集进行基准测试研究时，在对两种或两种以上统计方法进行比较的过程中，除了搜索普遍获胜的方法外，还可以研究获胜方法如何随着数据特征模式或数据生成机制的变化而变化。有趣的是，当两种或两种以上的治疗方案可用于同一医疗问题或疾病时，这个问题与生物统计学中寻找最佳治疗方案的问题在形式上有很大的相似性。本文概述了如何通过监督分类方法（例如分类树）对模拟数据进行基准测试研究，从而得出最佳数据分析制度，即最佳调用统计方法的规则。通过对基准研究数据的分析来说明该方法，以比较两种不同的算法来估计双模可加性聚类模型。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

加性聚类;标杆管理;分类树;方法的比较;数据分析制度;监督学习

软件：

R（右）;HSAUR公司;ElemStatLearn（电子状态学习）;r零件;C完;阿德普鲁斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.L.Doove}等人，计算。统计数据分析。107、81-91（2017；Zbl 1466.62060）
全文： 内政部 链接

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