Cтраница 1
Методы статистической оценки этих величин были показаны ранее ( ом. Следует указать, что в настоящее время еще не достоверно известны характеристики надежности для любого интересующего эксплуатацию элемента ГПА, так как определение таких характеристик по данным эксплуатации представляет весьма трудоемкую задачу. [1]
Методы статистической оценки микробиологических количественных определений антибиотиков также описаны во многих национальных и региональных фармакопеях. [2]
Излагаются вопросы надежности: методы статистической оценки по результатам испытаний, методы проверки различных гипотез о надежности судового электрооборудования, аналитические методы расчета невосстанавливаемых и восстанавливаемых устройств, методы исследования надежности восстанавливаемых устройств указанного класса статистическим моделированием на ЭЦВМ. [3]
В настоящем параграфе рассматриваются некоторые методы статистических оценок. При этом постоянно предполагается, что наблюдаемая Случайная величина ( или, как мы условились говорить, генеральная совокупность) имеет нормальное распределение. Через р все время обозначается принятый-уровень зна-чимост. [4]
Для создания этих прикладных программ были использованы методы статистической оценки, достоверности выводов по результатам контроля, а так-же данные, полученные в условиях сильного влияния на конечный результат посторонних факторов внешнего воздействия. Необходимость применения таких методов оценки возникает также в тех случаях, когда отсутствие абсолютной достоверности исследуемых данных но результатам эксперимента ( вероятность присутствия и исследуемой выборке разного рода искажений) приводит к нарушению исходных предположений относительно вида распределении измеренных физических величин. Таким образом, для надежной работы СУБД необходимо проводить статистическую обработку поступающей информации по помехоустойчивым алгоритмам. [5]
При построении модели на основе аппаратурного эксперимента важное значение имеют методы статистической оценки ( методы наименьших квадратов, максимального правдоподобия) и многомерного статистического ( дисперсионного, регрессивного) анализа. В ряде случаев при отсутствии строгой математической модели целесообразно обращение к абстрактным идеализированным моделям, когда несущественные особенности ситуации отбрасываются и исходная сложная задача сводится к идеализированной, поддающейся математическому анализу. [6]
В настоящее время специалисты в области кибернетики изучают процессы решения технических проблем, создают модели поиска решения и методы статистической оценки поисковой деятельности, анализируют и обобщают приемы решения задачи. Уже создан ряд кибернетических устройств для решения поисковых задач: Универсальный решатель проблем Ньюэлла, Шоу и Саймона, система Эдвайс Тей-кер Маккарти, Пандемониум Сельфриджа, схема Усилителя мыслительных способностей Эшби и другие. Эшби даже считает, что можно создать механическую систему, предназначенную для решения задач, в настоящее время непосильных для человеческого интеллекта. Многие ученые рассматривают творческое мышление как деятельность, разложимую на простые элементы: нетворческие операции, обычные приемы и методы решения задач. В связи с этим академик А. Н. Колмогоров утверждает, что процессы творчества можно воспроизвести на ЭВМ с весьма скромным запасом информации. [7]
В главах П, Ш, 1У исследован ряд принципиальных вопросов, касающихся вычисления ориентации без привлечения избыточной информации. В этой главе излагаются методы статистической оценки параметров в задачах определения ориентации. [8]
В главе V рассмотрена задача определения ориентации в случае наблюдений с ошибками. Для определения матрицы перехода предложены методы статистической оценки неизвестных параметров. В качестве последних выступают начальные условия и коэффициенты уравнений вращения твердого тела. [9]
Было бы удобно, если бы ни относящиеся к делу факторы, ни их величины не менялись от периода к периоду. На самом деле методы статистических оценок должны быть дополнены здравым смыслом для того, чтобы построенная модель учитывала динамическую природу инвестиционной среды. [10]
Было бы удобно, если бы ни относящиеся к делу факторы, ни их величины не менялись от периода к периоду. На самом деле методы статистических оценок должны быть дополнены здравым смыслом для того, чтобы построенная модель учитывала динамическую природу инвестиционной среды. [11]
Один из первых общих обзоров по этому вопросу представлен Смитом и Де Бахом [1860], и многие из их замечаний до сих пор не потеряли актуальности, как видно из следующей цитаты. Работающих в области биологической борьбы иногда упрекают, что они не подтверждают своих достижений статистическими данными. Критики справедливо утверждают, что сокращение численности насекомого-хозяина вслед за акклиматизацией одного или нескольких его врагов не всегда доказывает, что энтомофаги были причиной этого сокращения. Неспособность представить убедительные доказательства в подкрепление выводов об успешности интродукции паразитов не является однако, показателем недопонимания крайней необходимости какого-либо метода статистической оценки влияния паразитов или хищников на динамику популяции хозяев. Это скорее показатель трудностей, связанных с самой проблемой, трудностей, гораздо более значительных, чем те, которые обычно встречаются при исследованиях в других областях прикладной энтомологии, например в токсикологии. [12]