Вероятностное утверждение

Cтраница 1

Вероятностное утверждение о будущем прогнозируемого объекта требует относительно высокой степени достоверности. Всякое научное прогнозирование представляет собой исследование сложной системы с множеством компонентов, разнообразием их отношений, связей и противоречий в процессе развития. Соответственно прогноз требует исследования взаимосвязи внутренней и внешней сфер прогнозируемого объекта. [1]

Связь между / Co описанного прямоугольника и вероятностным. [2]

В то же время вероятностные утверждения можно было бы делать о различных параметрах независимо. [3]

Итак, проблема объективной справедливости вероятностных утверждений оказывается не полностью разрешенной, но по крайней мере она ставится на тот же уровень, что и проблема справедливости законов природы вообще. [4]

Выводы индуктивного рассуждения часто имеют вид вероятностных утверждений и лучше соответствуют повседневному принятию решений, чем силлогистическое или дедуктивное рассуждение. [5]

Обобщение ( generalization) - статистическое или вероятностное утверждение; утверждение о характере связи между двумя или более совокупностями фактов. [6]

Схематичное изображение области непринятия гипотезы при сравнении дисперсий по / критерию. [7]

Требуется определить величину Fu, при которой указанное вероятностное утверждение будет верным. [8]

Этот статистический смысл является общим для всех вероятностных утверждений квантовой механики. Очень важным моментом такого статистического предсказания является то, что его единственной предпосылкой служит требование, чтобы каждая из п систем находилась в момент измерения в состоянии U все другие условия ( которые в различных случаях могут быть весьма различными) не оказывают на вероятность. Так, совершенно несущественно, производятся ли все п измерений в одном и том же месте и в одно и то же время, или они весьма удалены друг от друга в пространственном и временном отношении; совершенно безразлично, когда и каким образом та или другая из данных систем приведена в состояние U. В частности, мы можем произвести все п измерений над одной и той же системой; надо только после того как одно измерение произведено, вновь привести систему в состояние U, прежде чем приступать к следующему измерению. [9]

Схематичное изображение области непринятия гипотезы при сравнении средних по / - критерию. [10]

Остается найти величину t0, при которой это вероятностное утверждение верно. [11]

Таким образом, частотная интерпретация ( см. параграф 13.5) любого такого вероятностного утверждения связана с рядом повторений составного эксперимента. [12]

Симметричные и асимметричные границы относительно t 0. [13]

После того как получена выборка, величины X и s рассматриваются как фиксированные числа; вероятностные утверждения теперь уже неприменимы, поскольку величина ( X - M-x) / sx 6o попадает внутрь интервала ( Р 1), либо лежит вне его ( Р 0), хотя и неизвестно, какая из этих ситуаций имеет место. Однако сам интервал является случайной переменной. Если повторять выборки много раз и для каждой выборки вычислять X и s, то следует ожидать, что величина ( X - х) / 8 попадет внутрь заданного интервала приблизительно для такой части выборок, которая указана в правой части вероятностных соотношений. Именно в этом смысле говорят о самом интервале как о случайной переменной, включающей параметр ансамбля их с заданной степенью неопределенности. Такое утверждение является доверительным, и соответствующий интервал называется доверительным, а степень доверия, соответствующая этому доверительному утверждению, носит название доверительной вероятности. [14]

Вычислив значение а по фактической выборке, мы задаем вопрос: можно ли высказать какое-либо разумное вероятностное утверждение относительно неизвестного значения параметра а в распределении, из которого извлечена выборка. Этот вопрос будет рассмотрен с двух совершенно различных точек зрения. [15]

Страницы: 1 2