Аннотация:
Допустим, у нас имеются некоторые экспериментальные данные, для которых требуется найти какое-нибудь «хорошее объяснение». Как такое объяснение найти, и вообще: какое объяснение следует считать хорошим? На последний вопрос можно ответить так: нужно найти такую модель, в которой вероятность произошедшего события была бы как можно больше. Однако такой ответ не следует считать удовлетворительным — мы всегда можем построить такую модель, в которой вероятность произошедшего события равняется единице (но такие модели редко являются приемлемыми с точки зрения практики). Поэтому следует добавить еще один критерий адекватности модели — она должна быть (по возможности) простой. Формализовать это требование удалось А. Н. Колмогорову с помощью алгоритмической теории информации в 1974 году. С этого момента и берет начало «алгоритмическая статистика». В докладе будет рассказано об основных ее достижениях.
|
