Cтраница 1
Однородность информации оценивается в зависимости от относительного ее распределения около среднего уровня. Критериями служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, определяемые по каждому факторному и результативному показателю. [1]
Однородность информации является следствием ее упорядоченности. [2]
Однородность информации предполагает классификацию сведений по причинам и состояниям, разделение каналов поступления и анализа этих сведений. [3]
Критерием однородности информации служит среднеквадра-тическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю. [4]
Критерием однородности информации служит среднеква-дратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю. [5]
В данном случае однородность информации была обеспечена путем отбора из числа предприятий машиностроительного комплекса их совокупности с близкими условиями формирования результативных и результирующих факторов. [6]
Одно из условий корреляционного анализа - однородность исследуемой информации относительно распределения ее около среднего уровня. [7]
![]() |
Данные для вычисления величины х2. [8] |
Так как х2 23 53 Хо 05 () 9 49, то гипотеза об однородности информации о характеристике X в двух группах наблюдений должна быть отвергнута и эту информацию объединять нельзя. [9]
Необходимость оценки информации на однородность обусловливается различиями условий эксплуатации и ремонта тепловозов в локомотивных депо дороги и их первоначальных технических состояний, а также разнообразием эксплуатируемых серий тепловозов. Необходимая степень однородности информации достигается прежде всего раздельной обработкой информации по сериям тепловозов и по депо. Возможность объединения статистических выборок, характеризующих работу и ремонт тепловозов в различные периоды эксплуатации в каждом депо и по каждой серии, определяется с помощью статистических критериев. Для этих целей используется критерий Андерсона. Для оценки резко выделяющихся наблюдений применяется неравенство Чебышева. [10]
Если окажется, что получаемая при испытаниях информация о характеристиках ремонтопригодности неоднородна с информацией, соответствующей реальным условиям эксплуатации, то она не может быть перенесена на эти условия. Проверка гипотезы об однородности информации при проведении работ по техническому обслуживанию или при ремонте может быть осуществлена с использованием параметрических и непараметрических критериев ( см. гл. [11]
Решение этой задачи с целью проверки однородности информации для выявления возможности ее объединения с использованием х2 - критерия рассмотрено выше ( гл. [12]
В процессе анализа потоков информации определяется степень ее сбора, обработки и хранения. Такой анализ проводится с целью обеспечения однозначности и однородности фиксациии информации, тождественности ее отражения на разных носителях. [13]
Часто в таблицах рядом с основанием фигурирует реквизит-признак, обозначающий единицу измерения. Данный реквизит, как и идентификаторы, является ложным признаком. Принадлежность к одному реквизиту предполагает абсолютную однородность информации. Указание же единицы измерения имеет место скорее в справочных целях, чем для характеристики объектов. [14]
Разрабатывая вероятностные модели, принимая те или иные предположения, следует руководствоваться как технологическими соображениями, так и требованиями простоты и удобства математического аппарата, степенью его изученности, приспособленностью к получению численных результатов. Чтобы убедиться в адекватности модели, необходимо проанализировать, насколько технологичны сделанные с ее помощью выводы, провести численные эксперименты. Чем тщательнее осуществляется проверка, тем большего доверия заслуживают результаты. Любая математическая модель должна быть насыщена реальной информацией, привязана к технологической первооснове. Обрабатывая данные об отказах, необходимо проверять однородность информации, обоснованно выбирать длину обрабатываемых временных рядов, проводить, если требуется, классификацию причин отказов. [15]