Интерпретация - модель
Cтраница 1
Интерпретация модели позволяет утверждать, что наиболее сильное влияние на степень SN2 оказывает X-L, величина у существенно зависит и от продолжительности ( Х2); влияние факторов Х3 и Х4, а также бинарных взаимодействий оказывается на порядок меньше. [1]
Интерпретация модели позволяет утверждать, что наиболее сильное влияние на степень SN2 оказывает Хг; величина у существенно зависит и от продолжительности ( Х2); влияние факторов Xs и Х4, а также бинарных взаимодействий оказывается на порядок меньше. [2]
Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относятся исследуемые явления. Но всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с выяснения, как они влияют на величину результативного признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние данного признака на моделируемый. Особое значение при этом имеет знак перед коэффициентом регрессии, который говорит о характере влияния на результативный признак. Если факторный признак имеет знак плюс, то с увеличением данного фактора результативный признак возрастает; если факторный признак имеет знак минус, то с его увеличением результативный признак уменьшается. [3]
При интерпретации модели на реальной статистике труд должен быть измерен с учетом его квалификации. [4]
Гашльтонова интерпретация модели Вольтерра. [5]
При интерпретации моделей продолжения тенденции, свинг-трейдер должен уделить особое внимание пропорциональности. Этот визуальный элемент подтверждает или опровергает предварительные прогнозы. Диапазоны зоны застоя должны быть пропорциональными по длительности и по амплитуде предыдущим трендам. Если эти диапазоны приобретают размеры большие, чем ожидалось в соответствии с визуальными предварительными наблюдениями, то шансы на то, что исследуемые диапазоны будут связаны с более крупными тенденциями, нежели с формирующимся в данный момент ралли, возрастают. Подобная ситуация может инициировать разрушительную ошибку, связанную с относительностью тенденции, когда трейдеры в своих действиях основываются на моделях, больших или меньших временных рамок, а не искомого временного диапазона. [6]
Экономисты при интерпретации моделей должны руководствоваться редкими и несистемными замечаниями математиков о сущности параметров моделей, так как они сами не в состоянии ориентироваться в подробностях методов построения модели. В результате этого в практических исследованиях на этапе интерпретации моделей выделяются тривиальные или прямо искаженные выводы о закономерностях функционирования моделируемых хозяйственных процессов. Это ведет к принятию необоснованных управленческих решений. [7]
Ясность: насколько очевидна интерпретация модели. Насколько приемлема она на интуитивном уровне. [8]
Графики существенно расширяют возможности интерпретации моделей и принятия решений. [9]
Какие свойства имеет режим интерпретации модели. [10]
 |
Сравнение экспериментальных и расчетных данных. [11] |
Поведение кривых, отражающих аналитическую интерпретацию моделей, предложенных в [105, 106, 109, 112], совпадает с их анализом, приведенным в параграфе 3.3. Уравнение по модели [106] дает заниженные значения коэффициентов теплообмена и, кроме того, по-строенная по расчетным данным кривая монотонно падает с ростом скорости фильтрации газа. [12]
Необходимо отметить также, что интерпретация цепной модели ( см. рис. 1) подразумевает стимулирование возникновения специальных структур, являющихся связующим звеном между наукой и бизнесом и, в частности, путем создания исследователями собственных предприятий. Техническая инновация не является четко выраженным последовательно происходящим многостадийным процессом. Напротив, соединение НИОКР с рынком должно производиться в параллель, когда продвижение технологии на рынок достигается одновременными действиями, осуществляемыми в различных учреждениях. [13]
Изложены общие принципы построения и интерпретации многофакторных экспериментально-статистических моделей. Даны постановки и обобщенные алгоритмы решения инженерных рецептурно-технологичес-ких задач по одной и по комплексу моделей. Рассмотрены особенности принятия гарантированных решений с учетом заданного уровня риска. Приведен анализ источников риска для моделирования и методик моделирования оценок риска. [14]
Как отмечается в [68], практическая интерпретация моделей теории вероятностей неизбежно приводит к порочному кругу. Поскольку, все-таки применение методов теории вероятностей дает практически значимые результаты при одной достаточно большой выборке, следует предположить, что требования к размеру ансамбля на каждом следующем шаге ослабляются. По сути, это предположение эквивалентно гипотезе Бореля 117 ] о существовании достоверных ( или невозможных) событий. Согласно этой гипотезе, если вероятность меньше некоторого критического значения, то событие считается невозможным, если же его вероятность отличается от единицы на величину, меньшую критической, то оно полагается достоверным. Эта гипотеза позволяет разорвать порочный круг. [15]
Страницы: 1 2 3