Ранговый метод

Cтраница 1

Ранговый метод не учитывает изменения степени влияния показателей с уменьшением их важности и может привести к ошибкам при оценке оборудования. [1]

Пример функции, определяющей зависимость количества копий особи в родительском пуле от его ранга при ранговой селекции. [2]

Достоинство рангового метода заключается в возможности его применения как для максимизации, так и для минимизации функции. [3]

По мере развития ранговых методов выяснилось, что доля информации, содержащаяся в векторе рангов, может оказаться значительной, что обеспечивает этим процедурам высокую эффективность. [4]

Таким образом, для оценки геологической неоднородности при помощи рангового метода возьмем семь простых геологических параметров, определение которых возможно практически для любых эксплуатационных объектов. [5]

Между тем тема скалярной аудиторской оценки не только отрицательных, но и положительных траекторий развития хозяйственных систем, весьма актуальная для операционного аудита, теоретически решена [54, 55, 56, 65] на основе синтеза динамических нормативов и применения непараметрических ранговых методов [60]; практически такой оценочный ( аудиторский) подход уже был неоднократно апробирован. [6]

Для формализации процесса выбора варьируемых единичных показателей целесообразно на первом этапе исследования экосистемы использовать методы априорного ранжирования, основанные на обработке имеющихся данных о значимости ( например, степени опасности в каком-либо доминирующем направлении: Fl, Fn, Hs) параметров экосистемы с помощью ранговых методов. На этапе предварительного экспериментального исследования для сокращения числа переменных могут быть использованы методы отсеивания переменных. [7]

Для формализации процесса выбора варьируемых единичных показателей целесообразно на первом этапе исследования экосистемы использовать методы априорногоу ранжирования, основанные на обработке имеющихся данных о значимости ( например, степени опасности в каком-либо доминирующем направлении: Fl, Fn, Hs) параметров экосистемы с помощью ранговых методов. На Этапе предварительного экспериментального исследования для сокращения числа переменных могут быть использованы методы отсеивания переменных. [8]

Схема турнирной селекции для подгрупп, состоящих из двух особей. [9]

С учетом отмеченных недостатков метода рулетки созданы и используются альтернативные алгоритмы селекции. Наряду с методом рулетки и ранговым методом он применяется как один из основных алгоритмов селекции в программе FlexTool. Представим эти методы подробнее. [10]

Применение методов планирования эксперимента позволяет ограничиться исследованием локальных областей значений параметров, для которых задача определения W допускает решение. Для формализации процесса выбора варьируемых параметров целесообразно на первом этапе исследования использовать методы априорного ранжирования, основанные на обработке имеющихся данных о значимости параметров системы, с помощью ранговых методов. На этапе предварительного экспериментального исследования для сокращения числа переменных могут быть использованы методы отсеивания переменных. Согласно данным, приведенным в работе [22], подобный подход к выбору варьируемых переменных позволяет уменьшить размерность задачи ( и, следовательно, число опытов) и закладывает основы для получения адекватной модели. [11]

Непараметрические ранговые методы за последнюю четверть века зарекомендовали себя как бурно развивающаяся область математической статистики. Эти методы в силу своих преимуществ над традиционными применяются не только в экономико-статистических расчетах, но и при обработке данных в естественно-научных, инженерных, медицинских, космических и многих других исследованиях. На русском языке основы теории ранговых методов представлены книгой Я. [12]

При оценке валидности использовались данные, полученные с помощью личностных опросников и репертуарных решеток. Для сравнения результатов идентификации мы ограничились методом простой арифметики [7], так как использование традиционных в психометрике методов корреляционного анализа ( ранговый метод Спирмена, метод смешанных моментов Пирсона и др.) встречало серьезные трудности из-за ограничений накладываемых нечетким характером результатов и их зависимостью от ситуационного фона. [13]

Страницы: 1