Методы статистического анализа исторических текстов (часть 2)

Возникает естественный и важный (прежде всего для историка) вопрос; можно ли, опираясь на статистический анализ различных частотных характеристик, выявить сегодня внутри "единого большого текста" эти первичные составные части, куски, т.е. можно ли вновь "разрезать" большой текст на его первичные древние фрагменты-первоисточники?

А.Т.Фоменко и А.Н.Ширяев высказали гипотезу, что каждый отдельный фрагмент является стохастически однородным, точнее, представляет собой (если его перевести в числовую последовательность, что мы здесь предполагаем уже выполненным - вопрос о том, как это сделать, обсуждается в Дополнении 3) отрезок стационарного временного ряда, причем разные фрагменты отвечают разным стационарным рядам, отличающимися друг от друга теми или иными вероятностными характеристиками.

Эта гипотеза оказалась полезной при анализе конкретных исторических текстов (соответствующие результаты содержатся в Дополнении 3). Здесь же мы подробнее остановимся на идеологии решения возникающего класса статистических задач.

Эту область математической статистики можно назвать так; методы обнаружения изменений вероятностных свойств случайных процессов и полей. Речь идет о следующих двух классах проблем.

Первое. Пусть предъявлена выборка (реализация) случайного процесса (поля). Всякая статистическая обработка этой выборки с целью построения модели, оценки параметров и т.п. основана на предположении (оно лежит в основе математической статистики), что оцениваемый феномен в процессе сбора данных не изменялся. Поэтому предварительным этапом любой статистической обработки должен быть этап проверки подобной однородности. Таким образом, вопрос здесь ставится так; является ли предъявленная выборка статистически однородной в смысле неизменности своих вероятностных характеристик? Если ответ на этот вопрос положителен, то далее следует заниматься обычной статистической обработкой в зависимости от тех целей, которые ставит исследователь. Если же ответ отрицателен, то возникает задача обнаружения моментов изменения вероятностных характеристик и разбиения исходной выборки на несколько статистически однородных кусков.

Описанный класс задач получил название ретроспективных (апостериорных) задач о "разладке" ("разладка" - краткий термин для любого изменения вероятностных характеристик).

Второй класс проблем описывается следующим образом. Пусть информация о случайном процессе (его измерение) поступает последовательно во времени. Допустим, что в некоторый (заранее неизвестный) момент происходит изменение какой-либо вероятностной характеристики процесса (в общем случае, какой-либо функции распределения). Спрашивается, как обнаружить произошедшее изменение скорейшим образом после того, как оно возникло (ясно, что сделать это заранее - "предсказать будущее" - в принципе нельзя), но так, чтобы при этом ложные сигналы тревоги не были слишком частыми (частота таких сигналов может быть ограничена заданной величиной). Эта задача получила название задачи о скорейшем обнаружении "разладки".

Первые работы в указанной области были опубликованы еще в 30-х годах (см.ссылку в [539] на работу Шьюхарта, посвященную задаче скорейшего обнаружения). Однако, строгой теории тогда построено не было. В 50-х годах появились работы Пейджа [540], [541], где был предложен метод обнаружения "разладки" как в ретроспективном, так и в скорейшем варианте. Этот метод, получивший впоследствии название метода кумулятивных сумм, и основанный на последовательном вычислении функции правдоподобия, оказался удобным с точки зрения организации расчетов и практически эффективным. Примерно в это же время А.Н.Колмогоров дал строгую постановку задачи о скорейшем обнаружении момента "разладки" для винеровского процесса, сформулировав ее как некоторую вероятностную экстремальную проблему. Эта проблема была решена А.Н.Ширяевым, который нашел в указанной ситуации оптимальный метод обнаружения. Итог исследованиям А.Н.Ширяева в этой области подведен в книге [542].

Интерес к проблематике задач о "разладке" стал возрастать с середины 60-х годов, что вызывалось потребностями приложений. При этом основные усилия исследователей направлялись на то, чтобы разработать методы, использующие как можно меньше априорной информации. Дело в том, что оптимальные и близкие к ним методы основаны на точном знании функций распределения до и после момента "разладки" и функции распределения момента "разладки" (если он случаен). Такую информацию трудно получить во многих интересных практических приложениях. В связи с этим обстоятельством стали развиваться минимаксные методы (позволяющие избавиться от информации о функции рапсределения момента "разладки") и непараметрические методы, позволяющие отказаться от информации о рапсределениях случайной последовательности. Большие обзоры работ по этой проблематике за последние 15-20 лет содержатся в работах [543]-[545].