Некоторые методы оценки вероятности возникновения редких событий в научных исследованиях:

• Логистическая регрессия. 1 Позволяет одновременно контролировать несколько факторов. 1 Для улучшения традиционных статистических моделей используются штрафная регрессия и коллективное обучение. 1
• Модели с нулевым увеличением. 1 Подходят, когда редкие события происходят нечасто или демонстрируют избыточные нули. 1
• Учёт корреляции между данными. 1 Пространственные или временные зависимости помогают повысить эффективность прогнозирования моделей исходов редких событий. 1
• Методы машинного обучения. 1 К ним относятся деревья принятия решений, случайные леса и машины опорных векторов, а также методы глубокого обучения, например нейронные сети. 1
• Экспертное оценивание. 4 Позволяет оценивать передаточные параметры и корректировать базовые средние вероятности для дерева событий на основе логико-вероятностной модели. 4
• Информационно-статистические методы. 5 Позволяют оценивать показатели качества технических систем по ограниченной информации с учётом сложного характера связей. 5