過程開發模型，又叫混合模型（hybrid model），或元模型（meta-model）,把幾種不同模型組合成一種混合模型，它允許一個項目能沿著最有效的路徑發展，這就是過程開發模型（或混合模型）。有些方法實現混合模型的步驟涉及到 做子群體認同歸屬的假設到個人觀察結果(或者子群體的權重), 在這種情況下這些步驟可以看著是一類非監督學習或者聚類過程. 並不是所有的推斷過程都會涉及這些步驟。混合模型不應該與組合數據的模型混淆, 比如說 數據的一部分的和被約束到一個常數上。
| 中文名稱 | 混雜模型 |
| 英文名稱 | hybrid model |
| 定 義 | 包含不同尺度機制的模型，其中巨觀層次的變數受到微觀層次變數的調製，但是微觀變數部分地表現出參數化特徵。 |
| 套用學科 | 地理學（一級學科），數量地理學（二級學科） |
基本介紹
- 中文名：混雜模型
- 外文名：hybrid model
混合模型（ mixture model）
在統計學中,混合模型是代表一個大群體中存在子群體的機率模型,不要求被觀察的數據集認同個人觀察屬於哪個子群體. 一般,混合模型符合代表大群體觀察結果的機率分布的混合分布. 然而,當有關問題的混合分布關係到大群體到其子群體的起源性質時,混合模型常被用來做統計推斷,關於小群體的性質,而沒有子群體的認同信息。
有些方法實現混合模型的步驟涉及到 做子群體認同歸屬的假設到個人觀察結果(或者子群體的權重), 在這種情況下這些步驟可以看著是一類非監督學習或者聚類過程. 並不是所有的推斷過程都會涉及這些步驟。混合模型不應該與組合數據的模型混淆, 比如說 數據的一部分的和被約束到一個常數上。
