मॉडल-आधारित पुनरावर्ती विभाजन

पुनरावर्ती विभाजन सामान्य और स्थापित परिमाणात्मक मॉडलों के वर्ग में समाहित है जिसे M-प्रकार के अनुमानक (जिसमें अधिकतम संभावना शामिल है) का उपयोग करके समायोजित किया जा सकता है। एक मॉडल-आधारित पुनरावर्ती विभाजन के लिए एक एल्गोरिदम का सुझाव दिया गया है जिसके मूल चरण हैं: (1) एक डेटासेट पर एक परिमाणात्मक मॉडल को समायोजित करें; (2) विभाजन चर के सेट पर पैरामीटर स्थिरता का परीक्षण करें; (3) यदि कोई समग्र पैरामीटर अस्थिरता है, तो सबसे अधिक अस्थिरता से संबंधित चर के संबंध में मॉडल को विभाजित करें; (4) प्रत्येक बेटी नोड में प्रक्रिया को दोहराएं। यह एल्गोरिदम एक विभाजित (या खंडित) परिमाणात्मक मॉडल उत्पन्न करता है जिसे प्रभावी ढंग से दृश्यात्मक बनाया जा सकता है और जिस पर विषय विशेषज्ञ विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए प्रवृत्त होते हैं।