Эти данные могут дать важную информацию для планирования активных экспериментов. [c.157]
Активные эксперименты предполагают влияние на изменение факторов исследователя, который может изменять их по своей воле. [c.157]
Активные эксперименты характеризуются одновременным варьированием всех факторов, действующих на целевую функцию. При этом могут быть решены следующие задачи [c.157]
При пассивных экспериментах уровни факторов берутся в произвольном порядке. При активных экспериментах уровни факторов выбираются в определенном порядке, что позволяет значительно сократить число опытов. Поэтому можно сказать, что активные эксперименты представляют собой процедуру выбора уровней факторов, их числа и условий проведения эксперимента, необходимых и достаточных для получения математической модели явления с заданной точностью. При проведении активных экспериментов существенно [c.160]
Погрешности при фиксации условий наблюдения (активные эксперименты). Во многих экспериментах i-e наблюдение проводится при условиях Xit несколько отличных от желаемых XQi Xt = Xoi + e i, где гхг — случайные величины (погрешности фиксации). Таким образом, экспериментатору доступны величины Yt = i i + ef и ХоЬ связанные между собой соотношением [c.235]
Мультиколлинеарность в основном появляется в задачах пассивного эксперимента, когда исследователь, собирая данные, не может влиять на значения объясняющих переменных. В активном эксперименте матрица данных X планируется (см. [ 1361), причем таким образом, что либо матрица S хорошо обусловлена, либо априори точно известны линейные зависимости, имеющие место между строками (столбцами матрицы X), и, следовательно, ее ранг. [c.253]
Активный эксперимент проводится главным образом в лабораторных условиях, где экспериментатор имеет возможность изменять входные характеристики по заранее намеченному плану. Такой эксперимент быстрее приводит к цели, и именно к нему применимы идеи планирования экстремального эксперимента. [c.245]
В каких случаях проводится активный эксперимент [c.279]
В основном в экономических науках опытная проверка теорий и моделей осуществляется на основе их сопоставления с данными учета. Активное экспериментирование, т. е. активное вмешательство в ход экономического процесса с целью получения информации, является скорее исключением из правила, чем правилом. Существует мнение, что активные эксперименты в экономической науке вообще невозможны. [c.6]
Лабораторным экспериментом определяются выход продукции, степень превращения, расход реагентов, выбор и активность катализатора, пределы изменения параметров процесса. [c.42]
Проведение тренировочных занятий по контролю готовности рабочих к распределению и переключению внимания и действий необходимо начинать с простейших экспериментов и по мере приобретения навыков усложнять задачи. Активное формирование этих профессионально необходимых качеств практически целесообразно начинать с использования корректурного теста Бурдона и метода черно-красной цифровой таблицы. [c.264]
Под экспериментом понимается изучение объекта, основанное на активном целенаправленном воздействии на него путем создания искусственных условий, позволяющих выявить рассматриваемые свойства, характеристики, зависимости объекта. Сделать поведение экспериментатора целенаправленным, организованным, повысить производительность его труда и надежность получаемых результатов позволяют современные методы статистического планирования многофакторных экспериментов. [c.48]
Второй вопрос, возникающий при изучении данного нами определения модели а зачем нужно использовать какие-то вспомогательные объекты (т. е. модели) и затем сталкиваться со сложнейшей проблемой о возможности переноса результатов исследования моделей на объект вместо того, чтобы исследовать интересующий нас объект непосредственно Прежде всего бросается в глаза причина практическая модели выбираются таким образом, чтобы они были значительно проще для исследования, чем интересующие нас объекты. Более того, некоторые объекты вообще не удается исследовать активно (т. е. провести с ними эксперимент). Невозможно, например, ставить на экономике страны эксперимент, имеющий чисто познавательное значение. Однако моделирование имеет и другое, более важное для науки значение поскольку в модели воспроизводятся лишь некоторые наиболее важные в данном исследовании стороны исходного объекта, моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых объектов. Моделирование как познавательный прием, как форма отражения действительности, зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания. Сейчас трудно назвать ту область науки, где оно не используется. [c.21]
За триста лет совместной активной деятельности многих поколений физиков и математиков удалось построить стройное здание — систему математических моделей физических процессов. Это здание состоит из многих этажей. В его фундаменте лежат принципы, служащие основой моделей физических явлений. Эти принципы являются продуктом долгого развития науки, в них воплощен опыт воздействия человека на окружающую его природу, т. е. практики (в философском смысле этого слова), важное место в которой в естественных науках занимает натурный эксперимент. Три принципа механики, сформулированные Исааком Ньютоном, служат достаточной основой для построения математических моделей в механике в том случае, когда интересующие нас объекты можно с достаточной степенью точности описать в виде материальных точек и скорости их далеки от скорости света. К объектам такого рода относится широкий класс изучаемых явлений, начиная от колебаний маятника до управляемого полета космического корабля. Добавив к трем ньютоновским принципам принципы описания деформации твердого тела, мы сможем уже описать взаимодействие твердых тел, имеющих конечные размеры. Добавив к принципам Ньютона принцип рассмотрения жидкости как непрерывной, сплошной среды (т. е. пренебрегая ее молекулярным строением), принцип описания связи между плотностью и давлением, а также принцип сохранения массы, имеющей вид уравнения сплошности среды, мы получим математическую модель жидкости. [c.26]
Подчеркнем, что главная особенность имитационного исследования состоит в том, что в этом исследовании проводятся эксперименты, но только не с объектом, а с его математической моделью. Такое представление об имитации появилось в 60-х годах нашего столетия. Имитационные исследования используются для анализа сложных систем в таких непохожих областях науки, как исследование ядерных реакторов и изучение психологии человека, моделирование боевых действий и анализ биологических систем в природе, изучение распространения эпидемий и моделирование исторических процессов, автоматизированное проектирование сложных технических систем и оценка воздействия лечебных процедур на организм человека. Особенно важное место имитационные исследования занимают в анализе экономических процессов. В экономических исследованиях имитация используется в широком диапазоне задач, от отдельных вопросов массового обслуживания и оперативного планирования производства до изучения перспектив развития экономики нашей планеты в целом. Такое разнообразие задач затрудняет выработку каких-то единых, универсальных рекомендаций (тем более, что имитационные методы еще крайне молоды — они используются всего лишь около двадцати лет и сейчас бурно развиваются). Имитационное исследование в значительной степени остается задачей, требующей большой творческой активности и самостоятельности человека, их осуществляющего. Тем не менее, уже сейчас возможно выделить основные принципы проведения имитационных экспериментов, которым и будет посвящен этот раздел книги. [c.233]
Следующий шаг состоит в переходе от базового описания к основной модели изучаемого объекта. В этой модели отдельные блоки (подмодели) должны быть согласованы и обеспечены исходной информацией, что позволит проводить на ее основе имитационные эксперименты с различными вариантами решений ЛПР. Переход от базового описания к математической модели имитационного уровня осуществляется при активном участии ЛПР — именно ЛПР берет на себя ответственность за внесение тех упрощающих предположений, которые дают возможность построить согласованную и обеспеченную исходной информацией математическую модель. Процесс такого перехода является сложным шагом, требующим многочисленных и продолжительных дискуссий исследователя с ЛПР. [c.328]
Обобщая методы и приемы современной науки, процесс познания широко использует такие важнейшие инструменты. как анализ и синтез, эксперимент, моделирование. Активно-составляющим здесь выступает человеческое мышление, которое представляет собой наивысшую аналитико-синтетическую [c.9]
Активными называют эксперименты, при которых на изучаемую систему оказывают определенные, предусмотренные планом эксперимента воздействия. [c.40]
Заметим, что при любом методе проведения статистическое наблюдение пассивно статистика хочет как можно точнее зарегистрировать данные без какого-либо влияния на наблюдаемый процесс. Принципиально иным способом собирания данных является эксперимент. В этом случае статистику принадлежит активная роль он должен не только наблюдать, а полностью контролировать ситуацию, планировать эксперимент и реализовать свой план. Эксперимент позволяет выявить влияние каких-либо установленных ограничений или нагрузок на поведение людей. Например, влияние на скорость реакций человека пребывания без сна в течение одних, двух, трех суток. Эксперимент традиционно входил в круг методов биологической, медицинской статистики, приложений статистического метода в естественных науках. В настоящее время все большее распространение получают идеи социального эксперимента . [c.29]
Здесь могут быть наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента). [c.22]
Теория риска в применении к инвестиционному анализу начала интенсивно развиваться за рубежом с 50-х гг. нашего столетия. Наибольшее число исследований, посвященных анализу риска, принадлежит американским ученым, но эта проблема активно изучалась и в западноевропейских странах. В то же время в нашей стране происходило серьезное развитие математического аппарата анализа рисков применительно к теории планирования эксперимента в технических и естественных областях знаний. [c.202]
С тех пор как работа Налогового управления США был перестроена на принципах тотального управления качеством, уровень обслуживания клиентов и активность его служащих значительно выросли. В стремлении к абсолютному качеству Налоговое управление США предложило региональным отделениям провести эксперимент по внедрению различных методов командной работы. В семи региональных отделениях управления было создано более 400 межфункциональных групп. [c.113]
Вычислительный эксперимент показал заметное влияние (изменение характеристик на величину в пределах до 10 %) действующей помехи на активную аппаратуру при обработке сигнала. Отсутствие учёта влияния помех на базе известной математической модели (4) и (5) приводило к неверным результатам. Незначительное изменение конструктивных параметров аппаратуры (до значений Ё = f, А = А и т " = [c.88]
На этом месте я прекращаю свой эксперимент в режиме реального времени, поскольку я более не являюсь активным участником событий. Эти события представляют собой наглядную и довольно страшную иллюстрацию многих положений, которые я пытаюсь изложить в. настоящей книге в более абстрактной форме. Меня особенно страшит то, что в Министерстве финансов США действовала отличная команда, а в России было наилучшее правительство во всей ее постсоветской истории тем не менее кризис нельзя было предотвратить. Я также недоволен собственной ролью. [c.108]
Совсем нет. Я активно занимался управлением финансовыми делами. Это было время, когда я занимался экспериментом в реальном времени. Описание этого эксперимента стало частью Алхимии финансов. Это было определенно намного важнее для меня. Работа фонда во многом оставалась побочным делом, невзирая на то что я глубоко лично участвовал в ней. Я не отождествлял себя с фондом и не искал признания. Я чувствовал, что фонд принадлежит венграм в этом был секрет его успеха. Мы были абсолютно неизвестны, что внесло дополнительный вклад в успех фонда. "Агитпроп" коммунистической партии Венгрии решил, что средства массовой информации должны игнорировать деятельность фонда. Следовательно, никаких репортажей в прессе не было, хотя нам разрешалось рекламировать свои программы. Большинство узнавало о том, что мы делали, от других людей. Это была единственная организация в Венгрии, которая действительно делала что-то стоящее, не разговаривая об этом, в то время как все официальные организации много говорили о том, чего они в действительности не выполняли. Поэтому, в некотором смысле, образ фонда был создан благодаря его неизвестности, и я четко решил не ставить это себе в заслугу, поскольку я чувствовал, что люди, управлявшие фондом, действительно стояли на переднем крае, а я лишь предоставлял им необходимые средства. Я чрезвычайно высоко ценил их достижения, так что в действительности все это было создано ими, а не мной. [c.141]
Социально-экономическая статистика изучает совокупности од-нокачественных явлений в конкретных условиях места и времени. Таким образом, статистика располагает всегда ограниченным числом данных. Каждое явление возникает как результат множества факторов. В естественных науках можно проследить интересующие взаимосвязи с помощью специально проведенных лабораторных экспериментов, которые называют активными экспериментами, так как исследователь практически полностью контролирует ход экспе-р имента и может выделить в более или менее чистом виде влияние каждого из выбранных факторов, элиминируя влияние остальных. Иная ситуация в социально-экономических исследованиях. При анализе экономических форм нельзя пользоваться ни микроскопом, ни химическими реактивами. То и другое должна заменить сила абстракции , - писал К.Маркс (Маркс К., Энгельс Ф. Соч.- Изд. 2-е. -Т. 23.- С. 4). Применяя различные методы анализа, мы проводим пассивный эксперимент, причем ни один метод не позволяет определить чистый вклад каждого из факторов по отдельности в совокупный результат. [c.16]
При проведении активных экспериментов применяются различные виды планирования ортогональное, рототабельное, уни-формрототабельное, Д-оптимальное, симплекс-планирование и др. [c.162]
Пример В.1. Анализируется поведение двумерной случайной величины ( , -q), где (руб.) — среднедушевой доход и ц (руб.) — среднедушевые денежные сбережения в семье, случайно извлеченной из рассматриваемой совокупности семей, однородной по своему потребительскому поведению (см., например, [128]). В табл. В.1 и на рис. В.2 представлены исходные статистические данные вида (В.1), характеризующие среднедушевые величины дохода (xit руб.) и денежных сбережений (j/fl руб.) за определенный отрезок времени, а именно за месяц, в каждой (/-и, / = 1,2,. .., п) обследованной семье рассматриваемой совокупности семей (в данном условном примере объем п статистически обследованной совокупности семей равнялся 40). В этом примере имелась возможность при отборе исходных данных (выборки) контролировать значения предик-торной переменной Е (условия активного эксперимента [14, с. 121]), что позволило, в частности, разбить статистически обследованные семьи на четыре равные по объему группы по доходам. [c.12]
И наконец, если при сборе исходной статистической информации мы находимся в условиях активного эксперимента [14, с. 12), то как, при заданных затратах на наблюдения, оптимально выбрать матрицу плана [14, с. 26, 68), т. е. как определить те значения объясняющих (предикторных) переменных и то распределение заданного общего числа наблюдений между этими значениями, которые являются в некотором смысле наиболее выгодными с точки зрения достижения наивысшей точности наших статистических выводов [c.13]
Разделы многомерного статистического анализа, составляющие математический аппарат статистического исследования зависимостей, формировались и развивались с учетом специфики анализируемых моделей, обусловленной в первую очередь природой исследуемых переменных. Так, изучение зависимостей между количественными переменными обслуживается регрессионным и корреляционным анализами и анализом временных рядов (гл. 1 —12, 14), изучение зависимостей количественного результирующего показателя от неколичественных или разнотипных объясняющих переменных — дисперсионным и ковариационным анализами, моделями типологической регрессии (гл. 13) для исследования зависимостей в условиях активного эксперимента служит теория оптимального планирования экспериментов [2, 3, 136] наконец, для исследования системы зависимостей, в которых одни и те же [c.54]
Модифицированный мнк для схемы активного эксперимента. Обратимся вначале к регрессирнной задаче (7.83), которая наиболее близка к классическому случаю. [c.236]
Ортогональное планирование эксперимента (по сравнению с неортогональным) уменьшает число опытов и существенно упрощает расчеты при получении уравнения регрессии. Однако такое планирование осуществимо только при возможности проведения активного эксперимента. [c.278]
ЭКСПЕРИМЕНТ (лат. experimentum) — проба, опыт, метод познания, при помощи которого в контролируемых и управляемых условиях исследуются явления действительности. Отличаясь от наблюдения активным оперированием изучаемым объектом, Э. осуществляется на основе теории, определяющей постановку задач и интерпритацию его результатов. Нередко задачей Э. служит проверка гипотез и [c.438]
Внешний контроль, являющийся специфической формой контроля качества измерений, организует метрологическая служба 1федприятия, государственная или ведомственная метрологическая службы либо организация, ответственная за качество измерений в отрасли. Внешний контроль подразделяют на активный и пассивный. Активный контроль основан на проведении контрольных проверок и межлабораторных экспериментов с применением СО. При этом могут быть оценены уровень освоения новых МКХА качество работы отдельной лаборатории выполнение указаний и предписаний [c.43]
Качество исходной информации в значительной степени определяется также способом получения необходимых данных. По этому признаку информация, как известно, делится на экспериментальную и неэкспериментальную [32, 36, 53]. Первая формируется в процессе управления протекающим явлением (экспериментом) по заранее составленной программе. В данном случае исследователь получает возможность активно [c.15]
Имитационные эксперименты на компьютере приобрели широкую популярность, поскольку активные экономические экспери- [c.41]
Совместно с Центром подготовки космонавтов исследовано влияние экстремальных факторов на процессы свободно-радикального окисления и возможность коррекции негативных последствий психоэмоционального стресса и высокой физической нагрузки с помощью пищевых добавок, содержащих антиоксиданты. В эксперименте на животных было показано, что факторы космического полета вызывают нарушение процессов свободно-радикального окисления в организме, что сопровождается нарушением двигательной активности, физиологических, биохимических, иммунологических показателей. Введение в пищевой рацион продуктов, содержащих естественные антиоксиданты лекарственных трав, продуктов пчеловодства - сдерживало развитие психо-эмоционального стресса, нормализировало поведенческие реакции, биохимические и иммунологические показатели. Полученные результаты послужили основой для использования природных анти-оксидантов при предполетной подготовке космонавтов, во время полета и после полетной реабилитации. [c.176]
Индикатор OBV - эффективное и удобное средство анализа, однако и у него есть свои недостатки. С одной стороны, не совсем уместно присваивать показателю полнодневного объема положительный или отрицательный знак. Предположим, что закрытие рынка отмечается незначительным увеличением - всего в один или два тика. Как можно в такой ситуации утверждать, что общий показатель дневной активности положителен Предположим также, что рынок весь день находился на подъеме, а затем закрылся несколько ниже, чем в предыдущий день. Должны ли мы считать, что в этом случае полный дневной объем - величина отрицательная Чтобы ответить на эти вопросы, было проведено множество экспериментов с индикатором OBV. В частности, были сделаны попытки определить реальные показатели объемов, присущие росту и падению цен. [c.165]
Трудность анализа цикла подъем - спад деловой активности состоит в том, что этот цикл представляет собой динамичную систему. Как отмечалось в предисловии, эта книга явилась продолжением моей статьи в февральском номере журнала Atlanti Monthly за 1997 г., озаглавленной Угроза капитализму . Первый вариант этой главы был написан весной 1998 г. В последующих главах описаны более поздние события. Когда кризис в России уже вступил в завершающую фазу, я проводил эксперимент в реальном времени и вел дневник с 9 по 31 августа. Остальную часть анализа я завершил уже в сентябре. Поэтому в последующих главах приводятся более точные прогнозы. [c.71]