Анализируемый признак

Cтраница 1

Анализируемые признаки в матрице данных могут быть измерены в разных шкалах - количественной, качественной ( ординальной) или номинальной ( см. гл. Некоторые значения могут быть вообще не определены. [1]

Так как анализируемые признаки составляют легенду карты, то выделенному набору их сочетаний ( типовым геологическим ситуациям размещения оруденения) на карте соответствуют определенные области. Эти области охватывают все рассматриваемые рудные точки и занимают минимальную площадь по сравнению с любыми другими вариантами построения подобных областей. Области с типовыми геологическими ситуациями, на которых в настоящее время оруденение не установлено, рассматриваются как перспективные на обнаружение новых рудных объектов. [2]

В качестве анализируемого признака принята рейсовая скорость, величины которой представляют собой вариационные ряды и проранжированы. Наибольшие и наименьшие значения vp в строках проверены на возможность их малой вероятности по методике, изложенной в 5.2. Маловероятным оказалось значение 6 2 в третьем варианте, которое исключено из дальнейших расчетов. [3]

Найденные значения доверительных интервалов позволяют более надежно оценить анализируемый признак. [4]

Максимальное значение Pmar коэффициента F достигается при полной связи анализируемых признаков, однако Ртлх 1 и зависит от количества строк и столбцов исходной таблицы. [5]

Плотности распределения проницаемости пород XIII горизонта месторождения Узень. [6]

Выравнивать статистический ряд ( находить теоретическую формулу функции распределения, которой подчиняются анализируемый признак или свойства пласта) удобно графическим способом с помощью так называемой вероятностной бумаги. [7]

В базе знаний, содержащей решающее правило, найти зону, в которую попадает значение анализируемого признака. [8]

Кроме того, в качестве одного из основных показателей риска используют математическое ожидание вероятных отклонений анализируемого признака в область по каким-либо параметрам неприемлемую. Если в качестве критерия приемлемости получаемых результатов принимают экономический эффект, мерилом риска служат возможные экономические потери. [9]

В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - причинно-следственную зависимость, т.е. одностороннюю, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный. [10]

В отличие от корреляционного анализа, который только отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. Кроме того, если корреляционный анализ изучает любую взаимосвязь факторов, то регрессионный - одностороннюю зависимость, т.е. связь, показывающую, каким образом изменение факторных признаков влияет на признак результативный. [11]

Принцип аппаратной реализации поиска служебного признака. [12]

Число ячеек для записи сигнальных разрядов и число регистров в приемном устройстве канала должны быть равны числу анализируемых признаков. Их разрядность определяется характером анализируемого признака. Все это значительно усложняет индивидуальное оборудование канала. Поэтому первичная обработка сообщений, как правило, происходит в АС с накопленной программой, где организация различного рода счетчиков и хранение промежуточных результатов осуществляются в оперативном ЗУ. [13]

А, и и - коэффициенты, значения которых определяются взаимным расположением точек, расстоянием между ними и моделью пространственной изменчивости анализируемого признака. [14]

В то же время просмотр всего состава аналитических машинограмм показывает, что они могут быть сгруппированы в аналитические задачи исходя из некоторой общности анализируемых признаков. [15]

Страницы: 1 2