Вопросы для самоконтроля

1. Объясните связь между точностью предсказания значений данных и сте­пенью сжатия.

2. Что собой представляет модель источника данных в случае использова­ния для моделирования РРМ-алгоритма?

3. Почему технику уходов можно охарактеризовать как способ неявного взвешивания статистики контекстных моделей?

4. В каких случаях оценка вероятности ухода может равняться нулю?

5. Приведите пример блока данных, которые выгоднее сжимать, предска­зывая вероятность символов на базе их безусловных частот, а не с по­мощью РРМ-моделирования порядка 1.

6. Почему применение метода исключения всегда улучшает степень сжатия?

7. Как вы думаете, целесообразно ли применение метода наследования ин­формации для обновления статистики контекстных моделей ухода?

8. Почему в случае использования наследования информации применение метода исключения при обновлении обычно не позволяет достигать по­тенциально возможной степени сжатия?

9. Почему метод наследования информации является потенциально более мощным способом компенсации недостатка статистики в контекстных моделях высоких порядков, чем метод выбора локального порядка?

10. В чем идея способов улучшения точности предсказания при обработке неоднородных данных?

11. Почему чем избыточнее со статистической точки зрения данные, тем скорость их обработки РРМ-алгоритмами выше?

12. Укажите задачи, при решении которых может использоваться РРМ-моделирование.