Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)

На примере эмпирических данных об изменчивости лесных мышей и результатов численного моделирования обсуждаются проблемы использования дискриминантного анализа в построении алгоритмов идентификации близких видов по морфометрическим признакам. Как правило, идентифицируемые группы характеризуются разно...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2006
Автори: Дзеверин, И.И., Дашкова, Е.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут зоології ім. І.І. Шмальгаузена НАН України 2006
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/9420
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae) / И.И. Дзеверин, Е.И. Дашкова // Вестн. зоологии. — 2006. — Т. 40, № 1. — С. 63-69. — Бібліогр.: 19 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-9420
record_format dspace
spelling irk-123456789-94202010-07-01T12:01:31Z Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae) Дзеверин, И.И. Дашкова, Е.И. Методика На примере эмпирических данных об изменчивости лесных мышей и результатов численного моделирования обсуждаются проблемы использования дискриминантного анализа в построении алгоритмов идентификации близких видов по морфометрическим признакам. Как правило, идентифицируемые группы характеризуются разной степенью сходства. Однако поэтапное проведение дискриминантного анализа с целью идентификации сначала наиболее своеобразных видов, а потом — всех остальных, обычно не содействует улучшению точности идентификации. В большинстве случаев дискриминантный анализ целесообразно проводить по объединенным данным, не деля выборку на подгруппы. Empirical data on wood mice variation and results of numerical modeling were used to discuss the problems of applying the discriminant function analysis in working out the algorithms of identification of closely related species from morphometric characters. As usual, the groups being identified differ from one another at different extent. However, step-by-step identification (when firstly the most peculiar groups should be determined and then — the others) as a rule does not increase the correctness of identification. In the most cases it is better to apply discriminant function analysis to pooled sample without dividing it into subgroups. 2006 Article Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae) / И.И. Дзеверин, Е.И. Дашкова // Вестн. зоологии. — 2006. — Т. 40, № 1. — С. 63-69. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. 0084-5604 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/9420 57.087.1:599.323.4 ru Інститут зоології ім. І.І. Шмальгаузена НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Методика
Методика
spellingShingle Методика
Методика
Дзеверин, И.И.
Дашкова, Е.И.
Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
description На примере эмпирических данных об изменчивости лесных мышей и результатов численного моделирования обсуждаются проблемы использования дискриминантного анализа в построении алгоритмов идентификации близких видов по морфометрическим признакам. Как правило, идентифицируемые группы характеризуются разной степенью сходства. Однако поэтапное проведение дискриминантного анализа с целью идентификации сначала наиболее своеобразных видов, а потом — всех остальных, обычно не содействует улучшению точности идентификации. В большинстве случаев дискриминантный анализ целесообразно проводить по объединенным данным, не деля выборку на подгруппы.
format Article
author Дзеверин, И.И.
Дашкова, Е.И.
author_facet Дзеверин, И.И.
Дашкова, Е.И.
author_sort Дзеверин, И.И.
title Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
title_short Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
title_full Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
title_fullStr Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
title_full_unstemmed Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae)
title_sort возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей sylvaemus (rodentia, muridae)
publisher Інститут зоології ім. І.І. Шмальгаузена НАН України
publishDate 2006
topic_facet Методика
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/9420
citation_txt Возможности и ограничения некоторых алгоритмов дискриминантного анализа в идентификации близких видов на примере леснык мышей Sylvaemus (Rodentia, Muridae) / И.И. Дзеверин, Е.И. Дашкова // Вестн. зоологии. — 2006. — Т. 40, № 1. — С. 63-69. — Бібліогр.: 19 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT dzeverinii vozmožnostiiograničeniânekotoryhalgoritmovdiskriminantnogoanalizavidentifikaciiblizkihvidovnaprimerelesnykmyšejsylvaemusrodentiamuridae
AT daškovaei vozmožnostiiograničeniânekotoryhalgoritmovdiskriminantnogoanalizavidentifikaciiblizkihvidovnaprimerelesnykmyšejsylvaemusrodentiamuridae
first_indexed 2023-10-18T16:42:13Z
last_indexed 2023-10-18T16:42:13Z
_version_ 1796139667154796544