Проклятие размерности.

Сегодня уже довольно очевидно, что методики линейного оценивания вероятностей в асрологии практически не работают. Вернее, здесь наблюдается любопытный феномен, открытый в физике хаоса. А именно, яимею в виду то, что кривые расперделения вероятностей в исследуемой и контрольной группах различаются только до достижения количества членов группе некоего критического значения. Обычно 70-100. После этого кривые совпадают и уже более не различаются. Правда, этот феномен относится лишь к линейным методикам, как то тспользование биноминального распределения и т.п. Тарасов утверждает, что методами кластерного анализа он добивался более точных результатов. Тот же Тарасов занимался исследованием нейросетей в астроисследованиях, и вроде бы результаты стали более впечатляющими. Вэтом, видимо, и кроется загадка некоторых успехов отдельных астрологов. Кажется, я уже высказывал эту мысль, что эти успехи можно объяснить тем, что их "нелинейность сознания" "правильно" ложится на нелинейность процесса. Тоже и с нейросетями. Сеть обучается, а дальше уже ведет себя лишь по ей известным законам. Однако, проблема состоит в том, что если мы исследуем влтяния N факторов, мы должны иметь 2^N данных, если мы вводим следующий фактор, мы должны уже иметь 2^N+1 и т.д. Теоретически, даже просто исследуя положения планет, мы дожны иметь 2^144 записей. А у нас нет столько людей на земле. Это и есть "проклятие размерности", сильно ощущаемое в нелинейных исследованиях. Причем, погрешность при снижении количества данных оценивается крайне проблематично.