Оценка - гипотеза
Cтраница 1
Оценка гипотезы с помощью критерия х2 - существенно зависит от того, как разделены по группам результаты измерений. Кроме того, для оценки соответствия наблюдаемого распределения предполагаемому используется предельный закон распределения, что при конечных объемах выборки выполняется лишь приближенно. [1]
Для оценки гипотез о среднем значении, когда дисперсия общей совокупности неизвестна, используется распределение Стьюдента, при помощи которого устанавливается интервал для среднего значения. [2]
При оценке гипотез статистика Манна-Уитни не требует знания законов распределения случайной величины, а также вычисления дисперсий и их однородности. Оценка вида распределения достаточно трудоемка, и обычно в каждом конкретном случае к ней не прибегают ( часто это еще и невозможно из-за отсутствия необходимого количества анализируемого материала), а полагают распределение нормальным. [3]
Затем происходит оценка гипотез. Большое значение при оценке имеет число совпавших свойств и их веса. Наиболее редко встречающиеся свойства имеют больший вес. В ходе работы системы эти веса постоянно меняются. В результате сравнения этих характеристик полученные гипотезы располагаются в порядке убывания их ценности. Дальнейшая оценка гипотез ведется на основе желательных свойств и характеристик тех упрощений, которые они вызывают. [4]
Критерий для оценки невкладывающихся гипотез, основанный на принципе, согласно которому модель ( model) должна учитывать характерные черты различных и, возможно, конкурирующих между собой гипотез. [5]
Подход к оценке гипотез, теорий и дискуссий вокруг них в истории науки с точки зрения учения о моделировании предупредил бы от неправильных выводов и наклеивания различного рода ярлычков. [6]
В результате лишь оценка гипотез с помощью взвешенных квадратов отклонений позволяет подтвердить тот очевидный факт, что выборка данных имеет равномерное распределение. [7]
Применяются различные критерии оценки гипотез об однородности выборок. Для каждого из них характерна своя эффективность в зависимости от особенности статистического материала, о чем говорилось выше. [8]
Понятно, что исход оценки гипотезы ( принятие или отвержение ее с заданным уровнем значимости) существенно зависит не только от числа интервалов группирования А -, но и от их размеров. Возможно построение так называемого критерия со2, учитывающего отклонение каждой координаты эмпирического распределения от гипотетического. Этот критерий полнее учитывает статистическую информацию о выборке. [9]
К, и провести оценку гипотез на основе этих допол -, , нительных данных. [10]
Как уже указывалось при оценке гипотезы Гюи, основная содержавшаяся в ней идея о неком произведении асимметрии ( не обязательно масс, а вообще любых констант, характеризующих группы) неоднократно возрождалась в более поздних работах. [11]
Решения осторожного типа - характеризуются особой тщательностью оценки гипотез, критичностью. Человек, прежде чем прийти к выводу, совершает множество разнообразных подготовительных действий. Решениям осторожного типа присуща упреждающая оценка. Осторожные люди более чувствительны к отрицательным последствиям своих действий, чем к положительным. Их больше пугают ошибки, чем радуют успехи. [12]
Во втором случае для выдвижения, проверки и оценки гипотез ему необходима дополнительная информация. [13]
 |
Структура логических связей в системе SOPHIE ( [ Clancey, 1985 ]. [14] |
Примерами таких задач являются иерархическая классификация, сопоставление или оценка гипотез и передача информации, направляемая знаниями. [15]
Страницы: 1 2 3 4