Cтраница 2
Полученные факты будут использованы в дальнейшем при обсуждении надежности модели формирования сигнала в задачах интерпретации измерений. [16]
После выполнения указанных действий проводится проверка на адекватность и надежность модели в целом по всем участвующим в переборе уравнениям регрессии. Для этого применяют такие показатели, как коэффициенты множественной корреляции, средняя ошибка аппроксимации и - критерий. Оценка моделей по совокупности этих характеристик позволяет установить наиболее оптимальную форму связи. [17]
Техника фильтрации позволяет отсеять ложные сигналы и тем самым увеличивает надежность модели. Чтобы понять ее, необходимо уяснить, как движется индикатор. В данном примере используется стохастическая линия % D. Одна из интерпретаций индикатора заключается в следующем: когда % D превышает уровень 80, а затем падает ниже 80, возникает сигнал к продаже ( см. рис. В. И, наоборот, если он падает ниже уровня 20, а затем превосходит это значение, возникает сигнал к покупке. [18]
Среди других вопросов, изучаемых в этом параграфе, выделим еще понятие надежности модели. [19]
В теории ИВС даны некоторые методы определения этих характеристик адекватности модели измерений и модели интерпретации измерений, именуемых соответственно надежностью модели измерений и надежностью интерпретации измерений. [20]
Вычленение и анализ такого элемента временных рядов, как случайные колебания, может использоваться для определения вероятных ошибок и оценки надежности модели прогнозирования. Случайные колебания расцениваются как ошибки прогноза. Разность между фактическими и прогнозируемыми значениями характеризует допущенную ошибку. Для оценки ошибок существуют статистические показатели - средняя ошибка и среднеквадратическая ошибка. [21]
Поскольку все модели, используемые для редукции измерения, непременно содержат неточности, обусловленные приближенным описанием реальных процессов, теория ИВС как составные части содержит теорию надежности модели измерения и теорию надежности интерпретации измерения. Надежность модели измерения характеризует ее адекватность реальному положению вещей, надежность интерпретации измерения позволяет оценить состоятельность интерпретации измерения, т.е. найденных значений параметров исследуемого объекта и оценки погрешности, и тем самым охарактеризовать возможность использования обеих моделей для определения с гарантированной точностью параметров исследуемого объекта. [22]
Поскольку все модели, используемые для редукции измерения, непременно содержат неточности, обусловленные приближенным описанием реальных процессов, теория ИВС как составные части содержит теорию надежности модели измерения и теорию надежности интерпретации измерения. Надежность модели измерения характеризует ее адекватность реальному положению вещей, надежность интерпретации измерения позволяет оценить состоятельность интерпретации измерения, т.е. найденных значений параметров исследуемого объекта и оценки погрешности, и тем самым охарактеризовать риск ошибочного использования обеих моделей для определения с гарантированной точностью параметров исследуемого объекта. [23]
Вопрос состоит в том, что, хотя с увеличением числа измерений п, как показано в этом параграфе, качество объединенной модели [ А, 2 ] не убывает1, надежность модели [ А, 2 ] п может уменьшаться, а это в конечном счете может лишить смысла результаты редукции. [24]
Поскольку новые данные для тестов берутся из той же совокупности, что и образцы, и имеют то же среднее значение, функцию распределения и частоту того или иного исхода, начинает вызывать сомнения надежность модели при использовании ее в реальном времени. Особенно плохо все становится в тех случаях, когда целевое состояние - банкротство корпорации, тяжелое состояние больного или обнаружение при проверке багажа спрятанного оружия - является весьма редким событием. [25]
Однако мы должны теперь с сомнением воспринимать формулу Дюпюи для расхода, в которую входит Л2 ( а не Л2 Лв, что, казалось бы, правильнее), но тогда ставится под сомнение и надежность модели плановой фильтрации в целом. Между тем сравнение с моделированием показывает, что формула Дюпюи дает практически точное значение расхода. Это обстоятельство вызывало в свое время большие недоразумения, пока И. А.Чар-ным не была доказана его полная теоретическая правомерность [32]: оказалось, что формула Дюгаои (3.10) может быть найдена без предположения о плановом характере фильтрации. [26]
Как видно из рис. 6.15, процесс оформления модели включает в себя несколько этапов: сбор данных, выработку исходной модели, проверку, уточнение - и опять все сначала на основе непрерывного сбора дополнительных данных с целью обеспечения надежности модели в качестве источника прогнозной информации. [27]
Анализ условий функционирования объектов МН при повышенных загрузках ( в пределах, имеющих место на практике), особенностей распределения потоков отказов позволяет выбрать, как наиболее адекватную, аддитивно-марковскую модель расходования ресурса объектов МН, представляющую собой обобщение известных в теории надежности моделей, базирующихся на принципах Пальмгрена - Майнера. [28]
Обычно для признания модели объективной ее проверяют путем сравнения фактических и прогнозных показателей, прежде чем использовать в дальнейших исследованиях. Надежность модели зависит от протяженности временного ряда, как правило, не менее 4 - 5 лет, причем без нетипичных данных. [29]
Поскольку все модели, используемые для редукции измерения, непременно содержат неточности, обусловленные приближенным описанием реальных процессов, теория ИВС как составные части содержит теорию надежности модели измерения и теорию надежности интерпретации измерения. Надежность модели измерения характеризует ее адекватность реальному положению вещей, надежность интерпретации измерения позволяет оценить состоятельность интерпретации измерения, т.е. найденных значений параметров исследуемого объекта и оценки погрешности, и тем самым охарактеризовать возможность использования обеих моделей для определения с гарантированной точностью параметров исследуемого объекта. [30]