Ответа Не последовало.
Ответ кроется в генетике!! Во-первых, определение - фенотип - это проявление генотипа в определенной среде. Рост, габариты, цвет кожи, вес и другие физические характеристики являются результатом экспрессии генов. Кроме того, они контролируются более чем одним геном. Но гены функционируют не сами по себе. Влияние окружающей среды + влияние гена дают конечный результат. КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ. 2 В поле "Ответ" введите столбец, содержащий ответ. 3 В строке "Фактор" введите один из столбцов уровня фактора. 4 В столбце "Фактор" введите другой столбец уровня фактора. 5 Если хотите, воспользуйтесь одним или несколькими вариантами, описанными ниже, а затем нажмите кнопку ОК. Дисперсия - это квадрат стандартного отклонения. Для нас, людей, стандартные отклонения легче понять, чем дисперсии, потому что они выражаются в тех же единицах, что и данные, а не в квадратах. Однако во многих анализах при расчетах фактически используются дисперсии. F-статистика основана на соотношении средних квадратов. Методом ANOVA было рассчитано среднее значение для каждого из четырех образцов пластика. Средние значения по группам: 11,203, 8,938, 10,683 и 8,838. Эти групповые средние значения распределены вокруг общего среднего значения для всех 40 наблюдений, которое составляет 9,915. Если групповые средние значения сгруппированы близко к общему среднему значению, их дисперсия невелика. Линейные классификаторы. Большое количество алгоритмов классификации можно сформулировать в терминах линейной функции, которая присваивает оценку каждой возможной категории k путем объединения вектора признаков экземпляра с вектором весов, используя скалярное произведение. Прогнозируемая категория - это та, которая наберет наибольшее количество баллов. Однофакторная и двухфакторная модели ANOVA. ■ Однофакторный дисперсионный анализ проверяет равенство значений совокупности, когда. классификация осуществляется по одной переменной. Классификационная переменная, или фактор, обычно имеет три значения. или более уровней (односторонний дисперсионный анализ с двумя уровнями эквивалентен t-критерию), где. В машинном обучении и статистике классификация - это задача определения того, к какой из набора категорий (подгрупп) относится новое наблюдение, на основе обучающего набора данных, содержащего наблюдения (или экземпляры), принадлежность к которым известна. Для других целей см. раздел Дисперсия (устранение неоднозначности). В теории вероятностей и статистике дисперсия - это математическое ожидание квадратичного отклонения случайной величины от ее среднего значения, которое неофициально измеряет, насколько набор (случайных) чисел отличается от своего среднего значения. Дисперсия играет центральную роль в статистике. Существует множество сценариев, в которых задействовано несколько кате-. области, к которым принадлежат точки, но данная точка может принадлежать. к нескольким категориям. В своей самой основной форме это проблема. тривиально разлагается на набор несвязанных бинарных задач, которые могут быть решены естественным образом с использованием наших методов для bi-. Дисперсионный анализ (ANOVA) позволяет определить, различаются ли средние значения в трех или более группах. ANOVA использует F-тесты для статистической проверки равенства средних. В этом посте я покажу вам, как работают ANOVA и F-тесты, на примере одностороннего анализа ANOVA.
https://www.quora.com/Why-do-human-beings-display-so-much-more-variance-in-physical-characteristics-like-height-weight-and-size-than-other-species https://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/local_copies_of_sources_Cardinal_and_Aitken_ANOVA/STANOVAR.pdf http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test https://en.wikipedia.org/wiki/Classifier_(mathematics) https://egret.psychol.cam.ac.uk/statistics/local_copies_of_sources_Cardinal_and_Aitken_ANOVA/STANOVAR.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Classifier_(mathematics) https://en.wikipedia.org/wiki/Variance http://www.mit.edu/~9.520/spring09/Classes/multiclass.pdf http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test
что делать, если дисперсия при использовании одного классификатора больше, чем при использовании другого