Вероятность и оценка пропорций

Вероятность и оценка пропорций [c.37]

Медленная Р. в жидкостях и тв. телах также описывается ур-ниями гидродинамики, диффузии, теплопроводности и т. д., однако релаксац. и кинетич. коэфф. в случае обычных жидкостей не могут быть в общем случае выражены через вероятности микроскопич. процессов. В случае квантовых жидкостей и кристаллов кинетич. коэфф. выражаются через вероятности столкновений квазичастиц. Напр., теплопроводность диэлектрика пропорц. длине свободного пробега фононов, а электропроводность металлов и ПП — длине пробега эл-нов проводимости. Квазичастицы имеют конечные времена жизни, к-рые могут служить для оценки времён Р. в тв. телах (напр., время Р. полупроводника после выключения освещения определяется временем рекомбинации эл-нов и дырок). [c.633]

Сначала рассмотрим вероятности, как безусловные, так н условные, и способность людей количественно выражать восприятие относительных частот и пропорций. Затем обсудим аппарат нормативной модели для определения вероятностей гипотез при помощи вероятностных данных, которые могут иметь форму субъективных оценок. Кроме того, покажем, как следует преобразовывать эти вероятности гипотез при получении новых дополнительных данных. Сравнив эти теоретические выводы с результатами экспериментов, продолжим обсуждение действий человека при решении таких составных задач и наконец рассмотрим, как взаимодействуют человек и машина при оценке вероятности. [c.33]

Если значения вероятностей, оцениваемые человеком, должны быть использованы для вычислений в реальных ситуациях, необходимо знать, удовлетворяют ли эти значения требованиям теории вероятностей. Точные оценки должны соответствовать этим требованиям, но дело не в точности, а в том, являются ли неточные оценки, даваемые человеком, взаимно согласованными. Самое очевидное требование заключается в равенстве суммы вероятностей исчерпывающего множества взаимно-исключающих событий единице. Данные оценивания пропорций для двух альтернатив, приведенные на рис. 3,1, прекрасно удовлетворяют этому требованию. Симметрия ошибок относительно средней точки (50%) процентного [c.42]

Норман, на которого ссылается Эдвардс [21], первый использовал пример с сосудом и фишками, но в форме программы для ЭЦВМ. Две гипотезы были симметричными, так что пропорция красных фишек в одном сосуде совпадала с пропорцией синих фишек в другом сосуде. Вслед за выниманием (с возвращением) каждой фишки испытуемые давали оценки апостериорных вероятностей. [c.52]

Шафорд предложил модель поведения испытуемых, согласно которой они определяют среднее значение по пропорциям, наблюдающимся в сравнительно малых частях таблицы, рассматривающихся последовательно в наиболее интересных для испытуемого областях. Такими областями, кажется, являются нетипичные области, и в этом случае оценки оказываются смещенными из-за факторов, основанных на внимании. Разброс оценок испытуемых уменьшается с увеличением времени предъявления массива и с приближением пропорций к крайним значениям. Эти результаты подтверждают модель последовательного выбора, поскольку, если вероятность р в биномиальном распределении оценивается по отношению числа положительных исходов к числу испытаний /г, то дисперсия оценки р равна р (1 — / )/ , и эта величина убывает с ростом п и увеличивается, когда р и (1 — р) сближаются по величине. [c.39]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...