Rekursiv partitionering är inbäddad i den allmänna och väletablerade klassen av parametriska modeller som kan monteras med hjälp av M-type estimatorer (inklusive maximal sannolikhet). En algoritm för modellbaserad rekursiv partitionering föreslås för vilken de grundläggande stegen är: (1) passa en parametrisk modell till en datamängd, (2) testa för parameterinstabilitet över en uppsättning partitionerande variabler, (3) om det finns någon övergripande parameterinstabilitet, dela modellen med avseende på den variabel som är förknippad med den högsta instabiliteten, (4) upprepa förfarandet i var och en av dottern noderna. Algoritmen ger en partitionerad (eller segmenterad) parametrisk modell som effektivt kan visualiseras och att subjekt-materia forskare används för att analysera och tolka.
I synnerhet beaktar REF användningen av sådana metoder för modellbaserad rekursiv partitionering.
Model-based Recursive Partitioning
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational and Graphical Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}