Об оптимальности классификации случайных наблюдений, различающихся уравнениями регрессии

Рассматривается задача классификации многомерных наблюдений, различающихся уравнениями регрессии, для случая, когда параметры уравнений регрессии априорно неизвестны и оцениваются по случайной выборке (классифицированной или неклассифицированной). Даются оценки вероятности ошибки решающих правил с обучением и самообучением в зависимости от объема выборки и плана эксперимента. Результаты иллюстрируются численным примером.