Об аппроксимации прогноза частичными предсказаниями в условиях неполных данных

В статье рассматриваются применение метода случайных подпространств для прогнозирования по неполным данным и построение оценки полного прогноза по набору частичных предсказаний. Не умаляя общности, изучаются центрированные частичные предсказания. Согласно статистической модели, внедиагональные элементы корреляционной матрицы частичных предсказаний рассматриваются случайными с заданными математическим ожиданием и дисперсией. Получены аналитические выражения математического ожидания определителя и алгебраических дополнений этой матрицы. В результате построен класс более точных оценок полного прогноза, которые отличаются от среднего частичного предсказания множителями, зависящими от статистических параметров корреляционной матрицы частичных предсказаний. Приведены результаты моделирования и практического прогнозирования на неполных биогеографических данных.