Степень - правдоподобие
Cтраница 2
Поэтому в тех случаях, когда скорость модельного процесса сильно отличается от скорости в естественных условиях, адекватность модели может быть обеспечена выбором других параметров, также не похожих на природные, и вывод о степени правдоподобия того или иного механизма возможен лишь на основе анализа некоего комбинированного критерия подобия, учитывающего межфазные взаимодействия на поверхностях раздела. [16]
Тем, что формулы Байеса позволяют обойтись приблизительным знанием априорных вероятностей гипотез. Исследователь может приписывать этим гипотезам вероятности, отвечающие степени правдоподобия, которая оценивается лично им. Другой исследователь может выбрать иные априорные вероятности, ориентируясь на свое личное понимание степени правдоподобия. Его результатом являются послеопытные вероятности гипотез. При этом вероятности одних гипотез могут оказаться больше, чем они были выбраны до опыта, а вероятности других гипотез, напротив, могут оказаться меньше или даже вообще могут выпасть из дальнейшего рассмотрения. Новое испытание можно проводить с новыми априорными вероятностями гипотез, которые теперь будут выбраны в соответствии с теми апостериорными вероятностями, которые мы получили после первого испытания. [17]
На основании предложенной модели источника ошибок разработана методика прогнозирования состояния каналов на заданное число шагов вперед. Прогнозируемое состояние может быть определено с некоторой степенью правдоподобия путем умножения линейной матрицы состояний на матрицу переходных вероятностей, возведенную в степень, зависящую от глубины прогноза. [18]
Группе испытуемых было представлено описание гипотетической женщины по имени Линда, где она была охарактеризована как человек прямой в высказываниях и участница движения студенчества. Опрашиваемым было предложено упорядочить возможные описания Линды по степени правдоподобия. Испытуемые ответили, что Линда меньше похожа на простого банковского служащего, чем на банковского служащего, который принимает активное участие в феминистском движении. Ясно, что банковский служащий-феминист является подмножеством банковских служащих, поэтому, как это может быть, что Линда больше похожа на первого, чем на второго. Описание, данное Кахнеманом и Твер-ски, было более типично для феминистки, чем для банковского служащего. [19]
 |
Диаграммы Венна для определенных комбинаций событий А и В. Заштрихованная область означает. а - А или В или оба. б - как А, так и В ] в - не А ] г - А, но не В. [20] |
Понятие вероятности является важным для оптики, как и для любой другой области, где результат данного опыта или измерения не является однозначным. В этих условиях желательно ввести некоторую меру, характеризующую степень правдоподобия возможной реализации какого-либо результата или события. [21]
Завершается глава двумя парадоксами, которые обычно наиболее широко обсуждаются: парадоксом о вороне и парадоксом о странном свойстве быть зелубым. Оба парадокса показывают, сколь важную роль играет статистика при оценке степени правдоподобия научных гипотез. [22]
Таким образом, согласно исходному определению абдукции как наилучшего объяснения, требуется решать две задачи: найти объяснение и определить наилучшее объяснение, то есть специальный критерий. Дюбуа и Прад считают, что ключевой проблемой для абдукции является назначение некоторого статуса абдуктивному заключению, например, степени правдоподобия или, по крайней мере, упорядочить возможные причины наблюдаемого явления по их относительному правдоподобию. [23]
ЛОГИКА ИНДУКТИВНАЯ - раздел логики, в к-ром изучаются логич. В наст, время анализ этих процессов вошел в круг рассмотрения вероятностной логики как частный случай решения более широкой задачи; определения степени правдоподобия, или вероятности, данного знания на основании нек-рой имеющейся ( неполной) информации; это позволяет говорить о вероятностной логике как о совр. Однако в вероятностной логике не рассматривается ряд методологич. [24]
Функция a ( S [ U) показывает степень правдоподобия каждого из возможных значений контролируемого технологического фактора S. Различия рассмотренных примеров подчеркивают единство общего метода выбора решения в задачах со случайностью - по конкретным результатам наблюдения технологических факторов с учетом имеющихся априорных сведений формируется степень правдоподобия каждого из всех возможных решений ( на множестве решений определяется функция правдоподобия) и на этой основе выбирается единственное решение, которое затем считается истинным. [25]
Для многих людей представляется неприемлемым определять таким произвольным образом их собственные персональные вероятности гипотез, однако следующий пример показывает, как такие персональные оценки вероятности могут рассматриваться в качестве степени правдоподобия той или иной гипотезы. Этот пример относится к тем, относительно которых обычно существует много различных точек зрения. [26]
Мера inf ( А) носит логарифмический характер и вполне аналогична количеству информации в смысле Шеннона. Аналогична, но не тождественна, ибо используемая при ее определении величина т ( А) трактуется Карнапом и Бар-Хиллелом не как обычная ( математическая, статистическая) вероятность, а как вероятность логическая ( индуктивная) - как степень правдоподобия высказывания А. [27]
Уже у создателя классич. Аристотеля имеются исследования силлогизмов, посылки к-рых вероятны. Карнеаду принадлежит введение понятия степени правдоподобия. [28]
Затем полученные ответы обрабатываются наподобие статистического материала. Подобного рода экспертные оценки для неизвестных условий могут быть применены и при решении задач исследования операций с дурной неопределенностью. Каждый из экспертов па глаз оценивает степень правдоподобия различных вариантов условий, приписывая им какие-то субъективные вероятности. Таким образом, задача с дурной неопределенностью как бы сводится к обычной стохастической задаче. [29]
Затем полученные ответы обрабатываются наподобие статистического материала. Подобного рода экспертные оценки для неизвестных условий могут быть применены и при решении задач исследования операций с дурной неопределенностью. Каждый из экспертов на глаз оценивает степень правдоподобия различных вариантов условий %, приписывая им какие-то субъективные вероятности. Таким образом, задача с дурной неопределенностью как бы сводится к обычной стохастической задаче. [30]
Страницы: 1 2 3