Некоторые свойства оценки вероятности ошибки в дискретной задаче распознавания

Рассматривается задача распознавания двух образов по значениям дискретной переменной. Изучаются вероятностные свойства решающего правила, минимизирующего эмпирическую ошибку. Используется байесовский подход: предполагается, что на множестве параметров модели распределения случайных наблюдений задано априорное равномерное мета-распределение. Найдены математическое ожидание и дисперсия оценки вероятности ошибки в зависимости от объема обучающей выборки и числа значений переменной.