Cтраница 2
Коэффициент информации служит удобной мерой стохастической зависимости случайных переменных, не связанных линейно. [16]
Под моделью неисправности понимается аналитическая или стохастическая зависимость, связывающая параметр, характеризующий степень развития неисправности, с временем или параметрами объекта диагностики. В качестве параметра, характеризующего неисправность, обычно используются первичные конструктивные параметры объекта, изменение которых является причиной появления признаков неисправности - изменения измеряемых параметров. [17]
Существование такого рода связей отражает наличие стохастических зависимостей между вектором х и скаляром у. Полное знание стохастической зависимости требует восстановления условной плотности Piyx), Задача же восстановления условной плотности чрезвычайно трудна. [18]
Анализ регрессионный - метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. [19]
Если, например, п 1, то стохастическая зависимость у от х отличается от Однозначной функциальной зависимости у f ( х) тем, что на вертикали, проведенной через каждую точку оси х, лежит не одна точка, удовлетворяющая этой зависимости, s множество точек, и общая их совокупность при рассмотрении всевозможных значений х дает не кривую на плоскости ( х, у), а некоторое облако как-то рассеянных точек. [20]
Совершенно очевидным является проведение исследований, позволяющих определить стохастическую зависимость качества и надежности выпускаемых изделий от ритмичности производства. [21]
Стохастическая связь может быть более или менее тесной, по мере увеличения тесноты стохастической зависимости она все более приближается к функциональной. [22]
Корреляционный анализ системы случайных процессов для нелинейных объектов в общем случае не отражает стохастической зависимости между переменными. Например, пусть имеется экстремальная функциональная зависимость У от X. Если изменения переменных определяются только восходящим участком этой зависимости, то коэффициент корреляции положительный. В противном случае он отрицателен. [23]
Стохастический анализ ( дисперсионный, корреляционный, компонентный и др.) используется для изучения стохастических зависимостей между исследуемыми явлениями и процессами хозяйственной деятельности предприятий. [24]
Такая зависимость, при которой изменение одной переменной меняет распределение другой, относится к стохастической зависимости. [25]
Событийные методы имитации ориентированы на очень сильную детализацию рассматриваемых явлений и основаны только на стохастических зависимостях. Потоковые имитационные системы отображают изучаемые объекты более укрупненно, обладают как детерминированными, так и стохастическими свойствами, например управления запасами, массового обслуживания и т.п., реализованными в системах ИМИТАК, СЛАМП. [26]
Если мы теперь оставим комбинаторику и обратимся собственно к теории вероятностей, то столкнемся с первыми важными понятиями - стохастической зависимостью, независимостью и с условной вероятностью. По моим наблюдениям, эти понятия не представляют трудностей для учащихся; их можно ввести и проиллюстрировать с помощью многочисленных разнообразных примеров. Хотя этот опыт весьма распространен, он часто вызывает серьезные сомнения со стороны тех, кто чувствует себя связанным необходимостью аксиоматического построения курса. Я согласен, что при аксиоматическом построении эти понятия трудны, так как остаются немотивированными. Зависимость, независимость и условная вероятность могут быть осмысленно мотивированы лишь в реалистичном контексте. Именно ради этого в дидактике приходится отказаться от аксиоматического построения курса. [27]
В конечном счете обе группы анализов сводятся к факторному сопоставлению показателей производственной системы, которые записываются в виде детерминированных и стохастических зависимостей. [28]
При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной ( функциональной) или стохастической зависимости между результативным показателем и определенным набором факторов и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в изменении результативного экономического показателя. [29]
Отсюда следует, что совершенствование методики факторного анализа должно быть направлено на взаимосвязанное изучение конкретных факторов, которые находятся, как правило, в стохастической зависимости с результативными показателями. [30]