Единичное наблюдение

Cтраница 4

Проверка нормальности распределения чисел по примерам 34, 35 графическим методом. [46]

Для определения среднего квадратического отклонения находим точки пересечения прямой с абсциссами, равными 90 и 10 %, это будут соответственно 7 015 и 6 920; разность этих чисел, т.е. ширина интервала, в котором заключены 10 и 90 % стержней, составляет 7 015 - 6 920 0 095, следовательно, среднее квадратическое отклонение единичного наблюдения выборки равно 0 095: 2 56 0 037 мм. [47]

Исходный и калибровочный графики способа фиксированного времени дифференциального варианта кинетического метода анализа.| Исходный и калибровочный графики способа тангенсов дифференциального варианта кинетического метода анализа. [48]

Из рассмотренных трех способов мы считаем необходимым отдать предпочтение последнему ( способ тангенсов) по двум причинам: в начальном периоде могут наблюдаться различные аномалии, иногда лишь спустя несколько минут устанавливается нормальный ход реакции; прямая при способе тангенсов строится по нескольким опытным точкам ( обычно около 10) и поэтому усредненное значение тангенса намного точнее чем цифры найденные из единичного наблюдения. [49]

Каждое единичное наблюдение в любой генеральной совокупности лежит где-то под кривой нормального распределения для этой генеральной совокупности. [50]

Затем находятся дисперсия и стандартная ошибка единичного наблюдения. Из числа наблюдений исключаются единичные наблюдения, у которых отклонение от среднего значения больше Зет. После этого проводится второе приближение, для чего определяется среднее арифметическое значение от оставшихся измерений и определяется новое значение стандартной ошибки единичного измерения и снова определяется величина предельной ошибки Зет. [51]

Эти ошибки проявляются в том, что при повторении опыта по определению одной и той же величины получаются отличающиеся друг от друга результаты. Величину случайной погрешности при единичном наблюдении, естественно, найти невозможно. [52]

Подобным образом может обучаться и компьютер. Как правило, система машинного обучения пользуется не единичными наблюдениями, а целыми ( конечными) множествами наблюдений сразу. Такое множество называется обучающим множеством или обучающей выборкой. [53]

Этот вывод имеет исключительное практическое значение. В самом деле, при экспериментировании t производится ряд единичных наблюдений, которые могут привести к установлению определенных эмпирических связей между наблюденными величинами. Если же обработать полученные данные в виде критериев подобия и построить зависимость определяемых критериев от определяющих, то получится результат, несоизмеримо более общий, так как выведенные таким способом связи справедливы для всех явлений, протекающих в геометрически и физически подобных системах. Поскольку критерии подобия безразмерны, уравнения связи между ними совершенно не зависят от выбора системы единиц измерения. [54]

Страницы: 1 2 3 4