Качественные переменные

Cтраница 1

Качественные переменные могут иметь и несколько вариантов выбора, например, выбор после окончания школы или способ передвижения из дома на работу. [1]

Качественные переменные - факторы, В теории, изложенной в § § 1 - 4, координаты вектора х могут быть как непрерывно изменяющимися переменными, так и переменными с конечным множеством возможных значений. Однако в некоторых задачах практики наблюдаемая случайная величина Y зависит от факторов, которые невозможно охарактеризовать набором измеряемых скалярных величин, а можно лишь описать словесно. [2]

Циклическая модель с восходящим трендом. [3]

Именно качественные переменные, как правило, имеют в виду, рассматривая развитие процесса по спирали. Известно, что образ спирали обладает большой генеративной силой, весьма способствует инсайту, благодаря чему довольно часто фигурирует в трудах обществоведов в качестве одной из базовых метафор социальных изменений. Как геометрический объект спираль изображается в трехмерном пространстве, одной координатой которого является время t, а две другие координаты соответствуют двум показателям St и S2, характеризующим эволюцию наблюдаемой системы V. Причем следует обязательно учитывать то, что спираль отражает динамику взаимодействия именно двух взаимосвязанных факторов. [4]

Компьютер может непосредственно использовать качественные переменные, оперируя с их символами. [5]

На данном этапе работы следует стремиться к выявлению химизма процесса ( механизмы реакций, сущности основных ступеней) и к поиску наилучших способов его осуществления. Причем, по возможности, сначала надо исследовать качественные переменные, а уже потом - количественные. Не следует забывать, что, прежде чем удастся достаточно надежно оценить эффект качественных параметров, может понадобиться просмотреть различные количественные варианты в рамках одного качественного изменения. [6]

Переменные оцениваются при помощи различных шкал измерения. Первое отличие заключается в качественном или количественном характере шкалы. Качественные переменные могут принадлежать к различным типам или категориям. Если каждый тип нельзя отранжировать по отношению к другим, например цвет волос или пол, то такая переменная обозначается как номинальная. Если категории можно упорядочить, например, степень серьезности заболевания, то переменная определяется как порядковая. Когда переменная имеет числовое значение, говорят, что шкала измерения количественная. Дискретная шкала измерения применяется в отношении переменной, которая может принимать только некоторые определенные значения, например, случаи заболевания описываются только целыми числами. Термин непрерывная шкала используется для переменных, измеряемых действительными числами. Непрерывная переменная называется интервальной, если ноль используется только для удобства, то есть 0 не означает нулевое количество, например температура 0 градусов по Цельсию не означает нулевую тепловую энергию. Реальное нулевое значение может быть в шкале отношений. Для переменной, измеряемой по этой шкале, также имеют значение отношения величин: действительно, двукратное отношение означает удвоенное количество. Набор допустимых значений для данной переменной называется областью его значений. [7]

Все это говорит о том, что такие сравнения нейронно-сетевых и MDA-моделей полезны, так как мы получаем возможность сопоставить новый, более устойчивый метод с известной моделью, в которой приняты априорные предположения о переменных. При этом во всех случаях в качестве входных данных использовались только стандартные ( полученные по методу Альтмана) числовые переменные. Поскольку эти финансовые показатели отражают, скорее, прошлое состояние, мы вместо этого предпочитаем использовать качественные переменные, которые, как нам представляется, несут в себе информацию о будущем. [8]

Как известно, во многих методах многокритериальной оценки альтернатив традиционно используются количественные оценки переменных. Этого же требует большинство компьютерных систем поддержки принятия решений. Но компьютеры могут работать как с числами, так и с символами, в том числе с символами, представляющими качественные переменные. [9]

Увеличение количества информации для словаря неполадок при использовании многих частот. [10]

Все многочисленные альтернативные методы, которые были предложены [ 2, 12, 231 как средства для классификации состояния процесса по сходству и различию соответствующих индикаторов, имеют две главные общие особенности. Во-первых, каждый метод требует количественного определения, или меры, относительного сходства между состояниями процесса. Во-вторых, при заданных количественных показателях сходства, требуется алгоритм для вычисления коэффициентов сходства, с тем чтобы обнаружить однородные группы, или классы. Для любого метода определения сходства при наличии многих переменных существует ряд различных алгоритмов классификации. И наоборот, частный алгоритм классификации обычно может быть применен к нескольким из ряда различным показателям сходства профилей. Здесь мы касаемся только тех методов, которые используют количественные измерения. Такие методы, как анализ скрытых классов, которые приспособлены специально для использования качественных показателей, обсуждаться не будут. Однако необходимо помнить, что имеются специальные методы для решения задач классификации, включающих категорий-ные или качественные переменные. [11]

Страницы: 1