Метод весомости признака (weight of evidence): различия между версиями
| Строка 11: | Строка 11: | ||
По своей сути метод весомости признака представляет статистический метод, основанный на теореме Байеса. Метод требует набора "объясняющих" слоев, содержащих данные, относительно которых строится гипотеза, что эти данные влияют на вероятность появления анализируемого события. В данной статье рассматривается простейший вариант метода - бинарный, который имеет дело с двоичными категориями данных, т.е. когда слои содержат информацию, представимую двумя классами (влажный/сухой, высокий/низкий, наличие/отсутсвие и т.п.). Далее необходим набор точек, отмечающие места, в которых произошло событие. Введем необходимые обозначения. | По своей сути метод весомости признака представляет статистический метод, основанный на теореме Байеса. Метод требует набора "объясняющих" слоев, содержащих данные, относительно которых строится гипотеза, что эти данные влияют на вероятность появления анализируемого события. В данной статье рассматривается простейший вариант метода - бинарный, который имеет дело с двоичными категориями данных, т.е. когда слои содержат информацию, представимую двумя классами (влажный/сухой, высокий/низкий, наличие/отсутсвие и т.п.). Далее необходим набор точек, отмечающие места, в которых произошло событие. Введем необходимые обозначения. | ||
Пусть T - исследуемая территория, | Пусть T - исследуемая территория, разобьем территорию на квадраты равной площади, и пусть u - размер квадрата. Пусть A() - функция возвращающая площадь какого-либо участка, например, A(T) вернет площадь данной территории. Пусть N() - функция, возвращающая число квадратов размера u, в таком случае N(T) - число квадратов, уместившихся на территории T (заметим, что величина N(T)=A(T)/u представляет собой дробную величину, и что не следует ее округлять до целых чисел). Пусть B - некоторая объясняющая переменная (например, влажность), тогда A(B) - площадь территории, где величина B присутствует (например, значение категории = 2), . Пусть N(B) будет означать количество (площадь) квадратов (заметим, что N(B)=A(B)/u) | ||
Версия от 07:42, 10 декабря 2012
Введение
Изначально метод весомости признака (weight of evidence) был разработан для работы с непространственными данными в задачах медицинской диагностики. Признаком в подобных приложениях считался набор симптомов, а тестируемой гипотезой - предположение о том, что "пациент болен болезнью X". В этом случае для каждого симптома по определенному алгоритму вычислялась пара весов, один из которых соответствовал наличию симптома, а другой - его отсутствию. Абсолютная величина веса отражала степень достоверности связи между симптомом и наличием/отсутствием болезни (связь выявлялась на основе обследования большой группы пациентов). Соответственно, полученные веса могли быть использованы для определения вероятности того, что вновь поступивший пациент болен данной болезнью, основываясь на наличии/отсутствии у него определенных симптомов.
В последствии метод весомости признака был адаптирован для анализа пространственных данных, этот метод может быть применен для проверки гипотез о совместном появлении определенных событий. Например, в геологии, используя этот метод и основываясь на наличии или отсутствии определенных пород на исследуемой территории, можно оценить справедливость гипотезы "В данном месте ожидается наличие залежи типа X". Метод также широко применяется в экологических задачах, при анализе изменений территорий и т.п. Особенностью данного метода является простота в реализации - анализ может быть выполнен стандартными инструментами ГИС (пространственная выборка, пересечение и объединение объектов и т.п.).
В данной статье рассматривается простейший случай метода весомости признака - бинарный, когда анализируемые признаки подразделяются на два класса (например, наличие/отсутствие).
Описание метода
Представим, что имеются некоторые события или явления, которые предположительно связаны с какими-то другими пространственными явлениями. Например, какой-либо вид растений может быть встречен на определенных участках в зависимости от характера этих участков (влажность, экспозиция склона и т.д.). Пусть нас интересует выявление закономерностей - какие именно характеристики влияют на вероятность появления данного события, насколько сильна взаимосвязь, положительна она или отрицательна, решить данную задачу можно путем построения уравнения регрессии и дальнейшего анализа его коэффициентов. Метод весомости признака предлагает подобный подход, но коэффициенты, полученные при помощи данного метода, легче интерпретируются.
По своей сути метод весомости признака представляет статистический метод, основанный на теореме Байеса. Метод требует набора "объясняющих" слоев, содержащих данные, относительно которых строится гипотеза, что эти данные влияют на вероятность появления анализируемого события. В данной статье рассматривается простейший вариант метода - бинарный, который имеет дело с двоичными категориями данных, т.е. когда слои содержат информацию, представимую двумя классами (влажный/сухой, высокий/низкий, наличие/отсутсвие и т.п.). Далее необходим набор точек, отмечающие места, в которых произошло событие. Введем необходимые обозначения.
Пусть T - исследуемая территория, разобьем территорию на квадраты равной площади, и пусть u - размер квадрата. Пусть A() - функция возвращающая площадь какого-либо участка, например, A(T) вернет площадь данной территории. Пусть N() - функция, возвращающая число квадратов размера u, в таком случае N(T) - число квадратов, уместившихся на территории T (заметим, что величина N(T)=A(T)/u представляет собой дробную величину, и что не следует ее округлять до целых чисел). Пусть B - некоторая объясняющая переменная (например, влажность), тогда A(B) - площадь территории, где величина B присутствует (например, значение категории = 2), . Пусть N(B) будет означать количество (площадь) квадратов (заметим, что N(B)=A(B)/u)