Статистическое предположение

Cтраница 1

Статистические предположения, основанные на анализе результатов прошлого опыта бурения и переносе этого опыта на будущее, сводятся по сути к анализу коэффициента успешности бурения в различных геологических условиях и установлении аналогии исследуемой площади с теми или иными условиями. [1]

Суть статистических предположений ( гипотез) заключается в том, что положительный или отрицательный ответ при сравнении реальной выборки с теоретической позволяет сделать заключение о характере распределения либо о той или иной закономерности изучаемой случайной величины и принять необходимые решения. Большинство задач, которые решаются математической статистикой, сводится к сравнению таких реальных выборок с некоторыми теоретическими распределениями. При этом делаются предположения о соответствии выборки генеральной совокупности, подчиняющейся какому-либо конкретному распределению. Процесс такого сравнения носит название статистической проверки гипотез. Критерии соответствия выборочного распределения предполагаемой статистике называются критериями значимости. [2]

Схема соотношений между наблюдаемыми. [3]

При определенных статистических предположениях о характере распределений наблюдаемых признаков и факторов квадраты нагрузок можно рассматривать как доли дисперсии соответствующего наблюдаемого признака, объясняемые действием отвечающих нагрузкам факторов. Именно в такой интерпретации фактор приобретает смысл латентной переменной, детерминирующей значения наблюдаемых признаков и обусловливающей наличие корреляции между ними. [4]

Когда действует несколько факторов, статистические предположения и дисперсионный анализ становятся значительно более усложненными. Поэтому мы подробно исследуем лишь наиболее простой пример для иллюстрации рассматриваемых принципов. В более сложных случаях нетрудно разобраться, развивая дальше те же самые принципы. [5]

Поэтому правильное решение выбирают на основе статистических предположений ( гипотез) о генеральной совокупности с учетом в ней разброса всех данных, а не только средних значений. [6]

Другим способом определения эффективности различных эвристик являются статистические предположения о распределении последовательности весов и анализ математического ожидания взвешенной длины пути деревьев, построенных в соответствии с различными алгоритмами. Здесь математическое ожидание означает взвешенное среднее по всем возможным последовательностям весов. [7]

Ходжес и Ле-ман [ 51 при выборе априорного распределения предложили использовать субъективные вероятности, отражающие степень веры экспериментатора в те или иные статистические предположения об измеряемой величине. Эта точка зрения на введение субъективных вероятностей отражена Идье и др. в настоящей книге ( см. стр. Видимо, это сравнительно недавно появившееся обобщение теоремы Бейеса на случай субъективных априорных вероятностей имели в виду авторы, назвав современным бейесовский подход, насчитывающий уже более 200 лет. [8]

Эйнштейну удалось найти существование такой зависимости, тем самым он доказал нечто весьма важное: оказывается, можно перейти от теории Бора к формуле Планка, если сделать статистические предположения относительно вероятности электронного перехода. [9]

Как отмечается в работе П. Д. Ньюендорфа и П. Д. Рута ( P. D. Nowen-dorp and P. J. Root, 1968), обычно используются альтернативные методы анализа риска, основанные либо на субъективной вероятностной оценке, либо на статистических предположениях, базирующихся на анализе успешности прошлого бурения, либо на математических моделях, которые хотя и развиты в теории, на практике еще не употребляются. В сказанном прослеживается история развития методики анализа риска, который в условиях становления нефтегазодобывающей промышленности США оценивался на основании субъективных вероятностных прикидок, затем начали развиваться статистические методы таких оценок и, наконец, в последние 10 - 15 лет к анализу риска были подключены и методы математического моделирования, которые теперь не только развиты в теории, как писали П. Д.Ньюендорф и П. Д. Рут немногим более 20 лет назад, но и на практике, пожалуй, вышли на первое место. Однако в связи со сложностью проблемы и огромной экономической ответственностью анализа риска в предбуровой период, несмотря на развитие и широкое использование методов математического моделирования, не преданы забвению и первые два направления. [10]

Важно подчеркнуть, что читателя не должен вводить в заблуждение другой смысл слова вероятность. Определение (2.2.4) представляет собою единственное внемеханическое статистическое предположение, добавляемое к теории. Это определение постулирует связь между макроскопическими величинами В ( х, t) и соответствующими микроскопическими величинами. [11]

Одна из основных трудностей заключается в выборе полезных статистических предположений. [12]

Простейшей статистической схемой оценивания, разработанной Гауссом, является аппроксимация по методу наименьших квадратов. Эта схема обеспечивает минимизацию суммы квадратов невязок независимо от статистических предположений. Одно только это обстоятельство делает метод привлекательным, поскольку при применении метода наименьших квадратов не требуется знать статистические методы. С другой стороны, то обстоятельство, что метод всегда дает ответ, может быть опасным, потому что ответ может оказаться лишенным смысла. [13]

В отличие от термодинамики, статистическая физика является атомистической или модельной теорией тепловой формы движения материи. В основу теории кладется определенная динамическая модель вещества и делаются некоторые статистические предположения об априорных вероятностях тех или иных микроскопических состояний динамической системы. [14]

Вначале компьютеры были применены для игры в шахматы. До того, как были развиты методы искусственного интеллекта ( ИИ), компьютеры рассматривали все возможности и выбирали наилучший вариант на основании статистических предположений. Поскольку люди не могут рассчитывать все возможные комбинации ( оценку вероятности успеха оставим в стороне), предполагалось, что ни один человек не может превзойти компьютер в шахматной игре. [15]

Страницы: 1 2