Полученная вероятность
Cтраница 2
Если изделие характеризуется несколькими параметрами, то определяют вероятности недостижения этими параметрами допустимых значений и по минимальной полученной вероятности судят о наиболее опасном и критическом параметре. [17]
Так как мгновенные направления антенн Л и В до обнаружения независимы, можно - подставить в выражение (4.7) полученные вероятности перехода. [18]
X сформированного точно за / - 1 попытку, находится соответствующая вероятность реализации в соответствии с алгоритмом R и полученные вероятности суммируются. [19]
 |
Зависимость эффективного сечения ( Qmn Для возбуждения ударами электронов от энергии электронов Е. [20] |
Так как принятая нами нормировка для падающей волны есть как раз та, которая принимается для расчета эффективного сечения ( поток: одна частица в 1 сек через 1 см2), то полученная вероятность совпадает с эффективным сечением. [21]
При несимметричном расположении полей ошибок измерения по отношению к границам Поля допуска на изготовление контролируемой детали расчет вероятностей указанных событий ведется по каждому предельному размеру в отдельности, а общая вероятность рассчитывается как сумма полученных вероятностей ( фиг. [22]
Для этого проводится расчет погашения долгов методом фракционирования, но не осуществляется само погашение. Полученные вероятности являются хорошими оценками вероятности срочного возврата долгов. [23]
Логическая ( логистическая) регрессия используется для предсказания вероятности появления того или иного значения дискретной целевой переменной. Дискретная зависимая ( целевая) переменная не может быть смоделирована методами обычной многофакторной линейной регрессии. Тем не менее вероятность результата может быть представлена как функция входных переменных, что позволяет получить количественные оценки влияния этих параметров на зависимую переменную. Полученные вероятности могут использоваться и для оценки шансов. Логическая регрессия - это, с одной стороны, инструмент классификации, который используется для предсказания значений категориальных переменных, с другой стороны - регрессионный инструмент, позволяющий оценить степень влияния входных факторов на результат. [24]
Оценки ИП используются для того, чтобы обеспечить требуемую эффективность ( например, вероятность правильного распознавания) распознающей системы при минимальном наборе признаков. И П есть смысл оценивать для данной конкретной задачи распознавания, когда заданы, например, число распознаваемых классов, их априорные вероятности, а также совместные условия распределения вероятностей признаков при заданном классе. В таком случае наиболее целесообразно измерять И П средней вероятностью правильного решения, достигаемой при оптимальной решающей функции, использующей данные признаки. Критерий И П используется также для выбора оптимального поднабора признаков из заданного набора. Эта задача является весьма сложной, поскольку в общем случае, когда признаки являются статистически взаимозависимыми, информативность к. Для каждого из испытываемых поднаборов необходимо найти оптимальную решающую функцию и оценить полученную вероятность правильного распознавания. [25]
Цель АНЧ - изучение системы человек - машина и оценка вероятности ошибки человека. Качественный АНЧ применяется для уменьшения ущерба, наносимого системе ошибками человека, до приемлемого уровня. В своем простейшем виде качественный АНЧ может включать неформальный анализ задачи, оценку частоты возникновения одной и той же ошибки за данный период ( месяц, год), оценку последствий или стоимость нанесенного ущерба и решение по возможному исправлению ошибки. Для анализа нескольких потенциальных ошибок может быть применена пяти - или семизначная шкала относительной вероятности. Такой подход может быть назван полуколичественным. С помощью количественного АНЧ оценивается влияние ошибки человека на систему путем определения ВОЧ и ИН для каждого отдельного элемента задачи и прогнозируется по абсолютной шкале общая вероятность отказа при выполнении данного задания. Количественный АНЧ можно использовать при вероятностном анализе риска ( ВАР), когда полученные вероятности отказов для последовательностей действий сочетаются с вероятностями отказов для оборудования в дереве ошибок системы или в дереве событий системы. По инициативе ядерной координационной комиссии результаты количественного АНЧ недавно были включены в ВАР для атомных станций с целью выяснения, какой из режимов работы станций представляет наибольшую опасность для общества. В работе [16], например, приведены результаты ВАР ядерной установки, полученные ядерной координационной комиссией по программе оценки надежности во времени. [26]
Качественный АНЧ применяется для уменьшения ущерба, наносимого системе ошибками человека, до приемлемого уровня. В своем простейшем виде качественный АНЧ может включать неформальный анализ задачи, оценку частоты возникновения одной и той же ошибки за данный период ( месяц, год), оценку последствий или стоимость нанесенного ущерба и решение по возможному исправлению ошибки. Для анализа нескольких потенциальных ошибок может быть применена пяти - или семизначная шкала относительной вероятности. Такой подход может быть назван полуколичественным. С помощью количественного АНЧ оценивается влияние ошибки человека на систему путем определения ВОЧ и ИН для каждого отдельного элемента задачи и прогнозируется по абсолютной шкале общая вероятность отказа при выполнении данного задания. Количественный АНЧ можно использовать при вероятностном анализе риска ( ВАР), когда полученные вероятности отказов для последовательностей действий сочетаются с вероятностями отказов для оборудования в дереве ошибок системы или в дереве событий системы. По инициативе ядерной координационной комиссии результаты количественного АНЧ недавно были включены в ВАР для атомных станций с целью выяснения, какой из режимов работы станций представляет наибольшую опасность для общества. В работе [16], например, приведены результаты ВАР ядерной установки, полученные ядерной координационной комиссией по программе оценки надежности во времени. [27]
Страницы: 1 2