---

هدف این مقاله یافتن برآوردگرهایی مناسب برای تابع چگالی جمعیت آماری با روش نمونه‌گیری ترابرشی خطی در حضور توابع آشکار‌ساز با توزیع‌های با دم‌های سبک و سنگین است، بعلاوه نشان داده می‌شود که چگونه نوع تابع آشکار‌ساز می‌تواند در انتخاب بهتربن برآوردگر تاثیرگذار باشد. سپس برآوردگری نااریب پیشنهاد می‌شود که دارای واریانس کمتری نسبت به برآوردگر‌های موجود است. در مطالعه‌ا‌ی شبیه‌سازی نشان داده می‌شود اگر توابع آشکار‌ساز دارای توزیع دم سبک باشند، برآوردگرهای جدید دارای کمترین میانگین توان دوم خطا خواهند بود.

---

پیشرفت سرطان در بین بیماران را می‌توان از طریق ایجاد مجموعه‌ای از نشانگرهای ژن با روش‌های تحلیل آماری داده‌ها بررسی کرد. اما یکی از مشکلات اساسی در مطالعه آماری این نوع داده‌ها وجود تعداد زیاد ژن‌ها در مقابل تعداد کم نمونه‌هاست. بنابراین، استفاده از روش‌های کاهش ابعاد برای حذف و یافتن تعداد بهینه‌ای از ژن‌ها برای پیش‌بینی صحیح رده‌های موردنظر، امری ضروری است. از طرفی، انتخاب یک روش کاهش ابعاد مناسب، می‌تواند به استخراج اطلاعات ارزشمند و افزایش کارایی یادگیری کمک کند. در این پژوهش از رویکرد یادگیری دسته‌ای به نام دسته ماشین بردار پشتیبان تصادفی برای یافتن مجموعه ویژگی بهینه، استفاده می‌شود. در تحلیل داده‌های واقعی مقاله حاضر، نشان داده می‌شود با تبدیل داده‌های بُعد بالا به زیرفضاهایی با بُعد پایین‌تر و ترکیب مدل‌های ماشین بردار پشتیبان، علاوه بر یافتن مجموعه‌ای از ژن‌‌های موثر در بروز سرطان پروستات، دقت رده‌بندی نیز افزایش می‌یابد.