Представление - исследователь
Cтраница 1
Представления исследователей о возможности образования комплексных соединений германия с полифенольными и другими органическими соединениями [58, 59, 66], содержащими кис-лородноактивные группы в ортоположении, также не противоречат результатам наших исследований, поскольку в построении таких связей принимает участие кислород. [1]
Следовательно, полученная модель является всего лишь представлением исследователя о реальном геологическом пространстве, составленным по ограниченному числу точек наблюдения. [2]
Эта методика также позволяет в самом начале процесса проектирования уточнить представления исследователя о статистической значимости того или иного конструктивного параметра, что приводит к повышению эффективности применения последующих методов поиска оптимальных моделей. [3]
АПРИОРНАЯ ИНФОРМАЦИЯ [ prior information ] - предварительные данные, представления исследователя, используемые при формировании экономико-математической модели. Их источником могут быть, во-первых, теоретические соображения ( напр. В современных условиях, когда накапливаются гигантские массивы информации, ее аначиз, классификация и предварительная обработка становятся одним из решающих условий успешности построения и применения экономико-математических моделей. [4]
Эта информация, помимо прочего, тоже может способствовать корректировке представлений исследователя о латентной переменной. [5]
И выбор метода измерения, и интерпретация его результатов зависят от представлений исследователя о том, как респондент воспринимает рассматриваемые аспекты окружающего мира, как изучаемые процессы проявляются в ответах респондента на вопросы исследователя. [6]
Включение в уравнение множественной рефессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям. [7]
Включение в уравнение множественной регрессии того или иного набора факторов связано прежде всего с представлением исследователя о природе взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими явлениями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям. [8]
Суть имитационных методов расчета поликонденсационных процессов состоит в том что ЭВМ конструирует полимерные молекулы подчиняясь законам, диктуемым кинетической моделью процесса которая отражает представление исследователя о механизме изучаемого процесса. [9]
Более поздняя теория Янга и Грея ( 1969 г.), которая является развитием теории Салинкова и учитывает термокинетическую связь между концентрацией промежуточного продукта и температурой, объединяет многие представления предшествующих исследователей. Она позволяет предсказывать все наблюдаемые в холодном пламени явления, используя приемлемые данные по константам скоростей и энтальпиям реакций, причем результаты вычислений на ЭВМ количественно согласуются с результатами эксперимента в статическом реакторе. [10]
Расчленяя систему на подсистемы, следует иметь в виду, что так же, как и при расчленении на элементы, выделение подсистем зависит от цели и может меняться по мере ее уточнения и развития представлений исследователя об анализируемом объекте или проблемной ситуации. [11]
 |
Структурная модель процесса восприятия, выступающая в качестве модели структуры знания. [12] |
В структуре восприятия наглядно проявляется известное философское положение о том, что познание совершается в движении от целого к частям и от частей к целому с преобладанием первого аспекта, так как - целое та стадии анализа витает в представлении исследователя. [13]
Механизм этого процесса еще недостаточно ясен. Имеются предположения о том, что его эффективность определяется смешивающимся вытеснением пластовой нефти мицеллярным раствором. Согласно представлениям исследователей ВНИИ [ О механизме... Это же обстоятельство обеспечивает высокую полноту вытеснения водным раствором полимеров мицеллярного раствора и сохранение сравнительно малой по размеру оторочки последнего при ее перемещении по пласту. [14]
Иногда провести параллельные опыты не удается. Кроме того, бывают случаи, когда параллельных опытов очень мало и оценка s2 ( y) представляется ненадежной. В этих случаях можно предложить рассчитывать s2 ( y), исходя из представлений исследователя, какая средняя ошибка в данном эксперименте ( или при описании данного объекта) допустима. Если оценена не средняя, а максимальная допустимая ошибка, то можно принять, что средняя ошибка втрое меньше максимальной. Среднюю допустимую ошибку можно использовать как оценку s ( y); дисперсия рассчитывается как ее квадрат. Поскольку такая оценка практически всегда базируется на большой информации, имеющейся у исследователя, то число степеней свободы для s2 ( y) при расчете F следует считать равным оо. Часто целесообразно сопоставлять выводы по экспериментальному значению дисперсии и по ее допустимому значению. [15]
Страницы: 1 2