Cтраница 3
Методы коллективных экспертных оценок уже можно отнести к комплексным системам прогнозирования ( обычно неполным), поскольку в последних сочетаются методы индивидуальных экспертных оценок и статистические методы обработки этих оценок. Но так как статистические методы применяются во вспомогательных процедурах выработки прогнозной информации, на наш взгляд, коллективные экспертные оценки целесообразнее отнести к сингулярным методам прогнозирования. [31]
Дифференциальная и интегральная кривые вероятности играют важную роль не только-при определении электрической прочности электроизоляционных материалов, но также и при оценке других их свойств, когда требуется прибегать к статистическим методам обработки данных многочисленных наблюдений. [32]
Так как обычно число измерений N много больше числа неизвестных параметров In - 6, а с другой стороны, все измерения производятся со случайными ошибками, то для решения такой задачи используются статистические методы обработки наблюдений. [33]
Следует также отметить, что при идентификации, как правило, не удается исключить влияния контролируемых и неконтролируемых случайных возмущений на параметры и координаты объекта и обеспечить абсолютную точность измерений, поэтому в основе методов идентификации лежат статистические методы обработки сигналов и получение вероятностных оценок. [34]
Книга содержит в основном весь материал программы по теории вероятностей и математической статистике. Большое внимание уделено статистическим методам обработки экспериментальных данных. В конце каждой главы помещены задачи с ответами. [35]
Влияние указанных факторов, а также нестационарность процесса перекачки не позволяет с малой погрешностью оценивать степень совершенства насоса путем точечных ( единичных) замеров его эксплуатационных параметров. Поэтому на практике пользуются статистическими методами обработки замеряемых параметров и относительными изменениями КПД по мере наработки. [36]
В указанных документах делаются попытки снизить возможные ошибки в прогнозировании и повысить надежность метода. При этом без изменения основы методологии применяются различные статистические методы обработки фактических промысловых данных истории разработки нефтяного месторождения. [37]
Отклонение экспериментальных точек от этих линий характеризует случайные погрешности. Для нахождения наиболее достоверного хода экспериментальных кривых следует пользоваться обычными статистическими методами обработки опытных данных. [38]
Рассматривается широкий круг вопросов, связанных с технической диагностикой. Описывается математическое обеспечение систем технической диагностики, базирующееся на статистических методах обработки априорной информации и принятия решений. Значительное место в книге отведено системам технической диагностики, основанным на анализе виброакустической информации, образующейся в процессе работы любых машин и механизмов непрерывного действия. [39]
Действительно, давая себе отчет о присутствии субъективного компонента в понятии релевантности, целый ряд авторов, однако, полагает, что при умелом использовании из него можно извлечь определенную пользу. Свидетельством тому служат многочисленные теоретико-экспериментальные исследования отечественных и зарубежных специалистов, широко применяющих статистические методы обработки данных при анализе психологических аспектов понятия реле-вантностй-пертинентности. [40]
Необходимо также отметить, что существенные прижимающие усилия были получены вследствие больших приращений азимута при малых значениях зенитного угла. Как известно, эти отклонения бывают обусловлены погрешностью измерения инклинометров, которые практически не могут давать достоверную информацию о величине азимута при малом зенитном угле. Эти погрешности устранимы при статистических методах обработки данных, поэтому такая ложная информация не должна учитываться при анализе причин возникновения прихвата. [41]
В большинстве случаев невозможно теоретически определить постоянные, необходимые для подстановки в теоретические уравнения. С этой целью имеет смысл применять статистические методы обработки данных - регрессионный анализ. [42]
В заключение следует отметить, что в исследовательской работе психолога труда ( как и вообще психолога) очень важно придерживаться основных принципов, принятых в данной области. Предполагается, что психолог хорошо методически подготовлен для этой деятельности, имеет соответствующие теоретические знания, знаком с применяемыми в психологии измерителями, владеет статистическими методами обработки данных, имеет свою точку зрения. Это относится как к научному работнику-теоретику, так и психологу-практику, работающему на предприятии. [43]
Библиотека прикладных программ представляет собой набор отдельных программ, предназначенных для решения некоторого класса задач, или универсальный набор, применимый для решения различных, не связанных между собой задач. Каждая программа из библиотеки имеет самостоятельное значение и применима для решения некоторой, обычно достаточно простой задачи. Например, библиотека программ, реализующих статистические методы обработки данных, может содержать программы корреляционного, регрессивного, дисперсионного анализа. [44]
Такие ошибки необходимо обнаружить и определить их влияние на результаты. Соответствующие статистические модели ( основанные на биномиальном распределении, распределениях Пуассона, Гаусса или на непараметрических методах) и метрики, полученные из этих моделей, позволяют оценить достоверность аналитических данных. Хорошим примером использования этого подхода может служить описанное в работе [13] сопоставление результатов измерений, проведенных в различных лабораториях, и рассмотренный в работе [60] метод построения градуировочных кривых для приборов с нестандартной дисперсией. При обработке указанными методами результатов измерений необходимо учитывать предположения и ограничения, положенные в основу этих методов. Многие статистические методы обработки имеются в пакетах программного обеспечения компьютерных систем ( см. ниже) и в некоторых карманных программируемых калькуляторах как встроенные функции. Еще раз следует отметить, что простота обработки данных этими методами не должна порождать излишних иллюзий и что к получаемым результатам следует относиться достаточно осторожно. Так, автор работы [40] рекомендует проверять впервые используемые пакеты программ статистической ( или численной) обработки на совокупности данных, для которой результат обработки известен, поскольку это позволит выявить основные слабые места в программе. [45]