Набор - событие
Cтраница 2
Ньюмана-Пирсона ( Neyman-Pearson), которая также назьгоается [ иаграммой качества решений, используется для оптимизации стратегии принятия ( ешений при помощи лишь статистики, лежащей в основе критерия. Тредполагается, что набор событий или функция плотности вероятности ействительны как для верных сигналов ( крахов), так и для фонового шума ложных предсказаний); В таком случае, подходящая статистика в основе критерия ( олжна быть способна оптимально разграничивать их. Диаграмма Ньюмана-Пирсона выстраивает контаминацию ( ошибочно слассифицированные события, то есть, расцененные как предсказания, на самом 1еле являющиеся ложными сигналами) против потерь ( ошибочно слассифицированные события, то есть, расцененные как фон или неверные сигналы), как доли общей выборки. Идеальная тестовая статистика соответствует щаграмме, где принятие предсказания выстраивается как функция принятия южных сигналов, в которой принятие близко к 1 для реальных сигналов и близко к) для ложных сигналов. [16]
Диаграмма Ньюмана-Пирсона ( Neyman-Pearson), которая также называется диаграммой качества решений, используется для оптимизации стратегии принятия решений при помощи лишь статистики, лежащей в основе критерия. Предполагается, что набор событий или функция плотности вероятности действительны как для верных сигналов ( крахов), так и для фонового шума ( ложных предсказаний); В таком случае, подходящая статистика в основе критерия должна быть способна оптимально разграничивать их. Диаграмма Ньюмана-Пирсона выстраивает контаминацию ( ошибочно классифицированные события, то есть, расцененные как предсказания, на самом деле являющиеся ложными сигналами) против потерь ( ошибочно классифицированные события, то есть, расцененные как фон или неверные сигналы), как доли общей выборки. Идеальная тестовая статистика соответствует диаграмме, где принятие предсказания выстраивается как функция принятия ложных сигналов, в которой принятие близко к 1 для реальных сигналов и близко к О для ложных сигналов. [17]
Какие из представленных ниже наборов событий образуют систему гипотез. [18]
Исчезает будущее, поскольку разрушается содержащаяся в культуре и зафиксированная в соответствующих институтах объ - я ективная основа его планирования. Прошлое превращается в неупорядо - § ченный набор событий и фактов, не обладающий собственной внутренней целостностью. Чем сильнее мотива - ция на успех в той или иной сфере деятельности, тем больший 1 удельный вес приобретают каждый факт и каждое событие, тем с2 прочнее они укладываются в целостность развивающейся биографии и тем болезненнее и, следовательно, разрушительнее оказываются культурные и институциональные изменения, радикально переопределяющие понятие успеха. [19]
Причинность не может быть напрямую выведена из отношений корреляции. Корреляция означает устойчивые отношения между двумя наборами событий или переменных. Переменная - это любой аспект, характеризующий группы и индивидов. Возраст, разница в доходах, уровень преступности и социальные классовые различия входят в число переменных, изучаемых социологами. В случае, когда две переменные сильно коррелируют, может показаться, что одна из них должна быть причиной другой, но часто это не так. Существует множество корреляций переменных без какой-либо причинностной связи между ними. Например, после Второй мировой войны в Британии выявляется сильная корреляция между снижением числа курильщиков трубок и уменьшением числа людей, регулярно ходящих в кино. Ясно, что одна переменная не является причиной другой, и нам будет непросто обнаружить хотя бы отдаленную причинностную связь между ними. [20]
Каждый объект и элемент управления имеет свои свойства, определяя которые, можно настраивать их. С каждым объектом и элементом управления связывается набор событий, которые могут обрабатываться макросами или процедурами VBA, входящими в состав модулей. [21]
События имеются у классов Application, Window и др.. У любого объекта или элемента управления в приложении имеется уникальный набор событий. [22]
Эти вероятности известны, но это - все, что нам известно относительно того, какое событие произойдет. Можно ли найти меру того, насколько велик выбор из такого набора событий или сколь неопределенен для нас его исход. [23]
Важная концепция, которая помогает нашему пониманию связей в обществе - концепция социальной структуры. Социальное окружение, в котором мы существуем, состоит не просто из какого-то беспорядочного набора событий и действий. В поведении людей, во взаимоотношениях, в которые они вступают, наблюдаются некие глубинные регулярности. С этими регулярностями и связана идея социальной структуры. В некоторой степени структурные характеристики общества удобно описать по аналогии с устройством здания. У здания есть стены, пол и крыша, которые придают ему определенную форму. Но приведенную метафору не стоит воспринимать слишком буквально, она может увести от существа дела. Социальные структуры задаются человеческими действиями и отношениями; устойчивость структур, их законченность обуславливаются их повторяемостью во времени и пространстве. [24]
 |
Скрытый ударный день ( покупка. [25] |
И проваливаются сами, если уже на следующий день цена несется в обратном направлении и берет максимум этого ударного дня. Снова мы видим, как фигура рыночного провала немедленно разворачивается уже на следующий день. Это чрезвычайно бычий набор событий, требующий ухода в лонг, особенно если сцена подготовлена для роста нашими фоновыми ( вспомогательными) инструментами, такими как: TDW, TDM, рыночные соотношения, перекупленность / перепроданность и тренд. [26]
Честно говоря, если вы проделали всю эту работу, то вам не нужен никакой компьютер. Вы можете сэкономить немного времени и сделать это самостоятельно. Если вы знаете вероятности, соответствующие каждому набору событий ( признаков), то вам не нужен никакой механический эксперт. Истинная причина, почему вам необходима экспертная система, заключается в том, чтобы она выполняла за вас всю работу, которую вы сами сделать не можете, и сообщала вам новую информацию. [27]
В сумме ( 3) перечисляются все те k, для которых основное событие у входит в представление fife. Если каждое из чисел Р ( Л -) ( i 1, п) равно нулю либо единице ( и есть по крайней мере одно, которое является 1), то одно и только одно из основных событий имеет вероятность 1, а вероятности всех остальных равны нулю. Поэтому утверждение Я, О для всех основных событий у равносильно утверждению: неравенство ( 2) выполняется для всех наборов событий Ас, у ко торых Р ( At) равно нулю либо единице. [28]
Здесь важно заметить, что наблюдатель, остававшийся п лаборатории, не имеет возможности непосредственно узнать, как течет премя у наблюдателя на ракете, так как поступающие к нему сигналы искажены эффектом Допплера. Наблюдатель в лаборатории может учесть поправку на удаление ракеты или ее приближение лишь путем вычислений. При этик вычислениях он принимает скорость спета равной с. Но ведь, как мы нн-дели, скорость спета равна с для всех наблюдателен, так что наблюдатели, движущиеся с разными скоростями, будут учитывать и разные поправки. Поэтому брат-близнец, остающийся в лаборатории, считает одновременными наборы событий на прямых, параллельных ОН. Поэтому, когда брат, летящий на рикете, переходит из точки / М3 в точку / И4, он фиксирует другой промежуток времени, в течение которого это происходит, чем его брат в лаборатории, так как одни из них принимает за нулевой момент наклонную линию ОР. После того, как ракета претерпела в точке Е ускорение, брат-путешественник принимает за пулевой момент уже другую наклонную линию OQ. Отсюда видно, что есть все осно-панпя для того, чтобы часы обоих братьев отметили разную величину прошедших отрезков времени с того момента, как братья расстались друг с другом, и до момента их последующей встречи. [29]
Страницы: 1 2