Многомерной статистики методы

Многомерной статистики методы 311 Мода 62 [c.349]

Объем сведений по биометрии, рассматриваемый в данном учебном пособии, касается главным образом классической ситуации, когда анализируют отдельный признак или несколько признаков, каждый из которых рассматривают отдельно от других. Вместе с тем в последних главах, где описаны методы корреляции и регрессии, по сути дела, вскрываются возможности биометрического анализа одновременно двух переменных. Дальнейшее развитие теории корреляции позволило разработать так называемые методы многомерной статистики, которые для биолога могут считаться составляющими особый раздел биометрии — многомерной биометрии, рассматривающей способы анализа изменчивости не одного отдельного признака, а целых их комплексов. [c.311]

Все, что не входит в данную систему, является по отношению к ней внещней средой. Система может испытывать воздействия этой среды и сама воздействовать на нее. Первые воздействия называют входными, а вторые—выходными. Входные воздействия разделяют на регулируемые воздействия и шум системы. Для фиксации и измерения выходных воздействий обычно используют различные измерительные устройства (тракты), которые также вносят некоторые ошибки, т. е. создают шум измерений. Задача ее исследования состоит в определении методами математической статистики вероятности пребывания многомерного вектора выходного параметра V в пределах заданных ТЗ, в течение требуемого времен i при условии, что входные воздействия Xi,...,Xk также находятся в пределах, оговоренных ТЗ. Эта задача может быть решена при использовании математических моделей. Сущность построения (идентификации) математической модели системы заключается в выборе структуры модели и в определении оптимальных (в соответствии со статистическими критериями) оценок параметров модели на основании результатов эксперимента. [c.35]

Одним из перспективных подходов к изучению диффузных систем является использование методов многомерной математической статистики с применением математических моделей для описания поведения систем. Статистические методы исследования позволяют предсказать макроскопические результаты процессов без полного описания микроскопических явлений. При таком подходе отпадает необходимость в разграничении переменных, и задача сводится к тому, чтобы, варьируя одновременно большим числом переменных, найти оптимальные условия протекания процесса. В этом случае диффузная система представляется в виде черного ящика с множеством входных параметров. С помощью локально-интегральной (полиномиальной) математической модели определяется связь между входными и выходными параметрами почти при полном отсутствии сведений о механизме протекающих явлений. Вместе с тем поиск оптимальных условий с помощью полиномиальных моделей не исключает возможности параллельного изучения механизма представляющих интерес явлений с помощью эскизных моделей, заданных, в частности, дифференциальными уравнениями. В общем случае полиномиальная модель имеет вид [c.118]

Следует заметить, что обычные алгебраические символы в применении к многомерной статистике становятся малоконструктивными и не позволяют строить по формулам, выписанным в этих символах, вычислительные алгоритмы. Поэтому основным математическим аппаратом многомерной биометрии является матричная алгебра, которая позволяет записывать формулы в очень компактном виде и получать по ним алгоритмы вычислений. Для использования тех многомерных статистических методов, которые могут быть интересны для биолога, достаточно ознакомления лишь с элементарными сведениями из теории матриц, которые почти всегда приводят как приложение к книгам по многомерной статистике. [c.312]

Записи и сообщения по качеству 342 Стандарты и методы контроля 343 Планы поощрений 344 Показатели качества 345 Системы проверки качества 346 Контроль изменений в чертежах 350 Экономика контроля качества 351 Отношения между потребителями и поставщиками 352 Стандарты качества 353 Стоимость контроля качества 400 Математическая статистика и теория вероятностей 410 Теория оценки и статистических выводов 411 Точечная оценка 412 Доверительные интервалы 413 Проверка гипотез 414 Теория решений 420 Свойства функций распределения 421 Нормальное распределение 422 Распределение Пуассона 423 Биномиальное распределение 424 Сложное (многомерное) распределение 425 Сглаживающие функции распределени ] [c.85]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...