Процедура - сравнение
Cтраница 3
Так как процедура сравнения важнее испытания на подобие, мы сначала приводим материал, касающийся процедуры сравнения, используя для этого специально отобранную выборку. [31]
В рамках описываемого алгоритма ряд приемов позволяет проводить предварительную оценку потенциальной возможности вхождения фрагмента без процедуры посимвольного сравнения. Однако блок предварительной фильтрации мы здесь не рассматриваем. [32]
В нашей первой лемме устанавливаются некоторые полезные свойства символа, играющие ключевую роль в той процедуре сравнения, с помощью которой мы доказываем сходимость. [33]
Выше, при рассмотрении количественной характеристики измеряемых величин, было упомянуто уравнение измерения, в котором отражена процедура сравнения неизвестного размера Q с известным [ Q ]: Q / [ Q ] X. В качестве единицы измерения [ Q ] при измерении величин выступает соответствующая единица Международной системы. [34]
Если серии измерений, в которых получены средние, сделаны с разной точностью ( с разными дисперсиями), то процедура сравнения средних резко усложняется. [35]
Измерительная оценка - нахождение значения исследуемого параметра опытным путем с помощью специальных технических средств, включающих в объем выполняемых измерительных операций процедуру сравнения измеряемой величины с некоторым эталоном. [36]
Таким образом, испытание на подобие дает минимальное преимущество и не дает улучшения, даже грубо сравнимого с тем, которое получается от процедуры сравнения, хотя мы видели ( табл. 1), что характеристики эффективности сулили более существенные улучшения. Нетрудно найти причину такого расхождения. Процедура сравнения состоит в известном смысле из двух частей: первая устанавливает различия между элементами и определяет, какую корректирующую операцию надо выполнить, вторая же включает процессы подстановки и замены. В работе по сравнению большинство затрат падает на вторую часть, но если сравнение не удается, то большая часть затрат экономится. Таким образом, оказывается, что процесс сравнения получается дешевым как раз для тех выражений, которые отбрасываются при испытании на подобие. [37]
Если для двух или нескольких факторов получены одинаковые частные коэффициенты корреляции, то для определения порядка включения факторов вводят в действие описанную выше процедуру сравнения факторов по пяти критериям. Включение факторов продолжают до тех пор, пока R, R2 и 5цСТ полученных моделей улучшаются, и может быть закончено, когда включение нового фактора приводит к незначительному увеличению R, R и уменьшению S или даже к ухудшению этих показателей. [38]
Если для двух или нескольких факторов получены одинаковые частные коэффициенты корреляции, то для определения порядка включения факторов вводят в действие описанную выше процедуру сравнения факторов по пяти критериям. Включение факторов продолжают до тех пор, пока R, R2 и 5оСТ полученных моделей улучшаются, и может быть закончено, когда включение нового фактора приводит к незначительному увеличению R, R2 и уменьшению S или даже к ухудшению этих показателей. [39]
Если для двух или нескольких факторов получены одинаковые частные коэффициенты корреляции, то для определения порядка включения факторов вводят в действие описанную выше процедуру сравнения факторов по пяти критериям. Включение факторов продолжают до тех пор, пока R R2 и SOCT полученных моделей улучшаются, и может быть закончено, когда включение нового фактора приводит к незначительному увеличению R, R2 и уменьшению1ост или даже к ухудшению этих показателей. [40]
Если для двух или нескольких факторов получены одинаковые частные коэффициенты корреляции, то для определения порядка включения факторов вводят в действие описанную выше процедуру сравнения факторов по пяти критериям. Включение факторов продолжают до тех пор, пока R, R2 и S cr полученных моделей улучшаются, и может быть закончено, когда включение нового фактора приводит к незначительному увеличению R, R2 и уменьшению 5 или даже к ухудшению этих показателей. [41]
Иногда предпочтительнее при построении гистограммы учитывать не все пикселы изображения, а лишь те, которые расположены вблизи границ областей Это легко осуществить, введя в алгоритм 3.1 процедуру сравнения значения пиксела со значениями соседних с ним пикселов. В таком случае Н ( f ( p)) получает приращение, если разность сопоставляемых значений яркости оказывается больше, чем ожидаемое значение шума. [43]
 |
Точность различных прогнозов банкротства. [44] |
Так как в реальной ситуации нельзя знать заранее, какая часть из компаний, представленных в случайной выборке, потерпит банкротство в течение года и поскольку авторы двух рассматриваемых моделей, как можно предположить, устанавливали разделяющие уровни, исходя из каких-то конкретных предположений об априорных вероятностях банкротства и цене ошибок, мы упростили процедуру сравнения и ввели относительные разделяющие уровни. Иначе говоря, для каждой модели мы считали сигналами о банкротстве нижние 10 % сигналов, выдаваемых моделью за очередной год. На деле такой подход означает общую 10-процентную априорную вероятность банкротства и такое отношение числа сигналов о банкротстве к реальным банкротствам в предыдущем тесте, которое определяется с помощью оптимизирующего порога. Кроме того, этот способ имеет то преимущество, что при этом минимизируются искажения, возникающие из-за большого разрыва во времени между публикацией Z-счета Альтмана и проведением эксперимента. Средние показатели за это время могли измениться, и поэтому разделение компаний на сильные и слабые, исходя из определенной пропорции, представляется более надежным. В табл. 9.2 приведены результаты эксперимента по прогнозированию банкротств на год вперед с указанием погрешности для каждой модели. [45]
Страницы: 1 2 3 4