Проверка статистических гипотез. Основные понятия


Шаги проверки статистических гипотез



Скачать 140.86 Kb.
страница2/8
Дата11.06.2019
Размер140.86 Kb.
1   2   3   4   5   6   7   8
Шаги проверки статистических гипотез следующие:

  • формулируется основная гипотеза H0 и альтернативная гипотеза H1;

  • выбирается статистический критерий, с помощью которого будет проверяться гипотеза;

  • задаётся значение уровня значимости α;

  • находятся границы области принятия гипотезы;

  • делается вывод о принятии или отвержении основной гипотезы H0.



  1. Система поддержки принятия решений: структура и технология разработки.

Системы поддержки принятия решений (СППР) – компьютерные автоматизированные системы, целью которых является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях, для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных. В СППР используются разные методы: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Близкие к СППР классы систем – это экспертные системы и автоматизированные системы управления.

Поддержка принятия решений и заключается в помощи лицу, принимающему решение (ЛПР), в процессе принятия решений. Она включает: – помощь ЛПР при анализе объективной составляющей, то есть в понимании и оценке сложившейся ситуации, и ограничений, накладываемых внешней средой; – выявление предпочтений ЛПР, то есть выявление и ранжирование приоритетов, учет неопределенности в оценках ЛПР и формирование его предпочтений; – генерацию возможных решений, то есть формирование списка альтернатив; – оценку возможных альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР, и ограничений, накладываемых внешней средой; 6 – анализ последствий принимаемых решений; – выбор лучшего с точки зрения ЛПР варианта.





    1. Логический подход Основой для логического подхода служат Булева алгебра и нечеткая логика. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами (пример – оператор IF). Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде ис- 14 числения предикатов, в котором она расширена за счет введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности. Практически каждая система СППР, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, правила логического вывода – как отношения между ними. Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели. Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем. Нечеткая логика. Основным ее отличием является то, что правдивость высказывания может принимать в ней, кроме да/нет (1/0), еще и промежуточные значения – не знаю (0.5): пациент скорее жив, чем мертв (0.75), пациент скорее мертв, чем жив (0.25). Данный подход больше похож на мышление человека, поскольку он на вопросы редко отвечает только «да» или «нет». Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов. Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса и хорошая работа обычно гарантируется при сравнительно небольшом размере базы данных. II. Под структурным подходом подразумевают попытки построения СППР путем моделирования структуры человеческого мозга. Такие информационные системы называются интеллектуальными. Термин artificial intelligence (AI 1956 г.) означает «умение рассуждать разумно», а не «искусственный интеллект intellect» и обычно трактуется, как свойство автоматических систем выполнять отдельные разумные действия, свойственные человеку. Например, выбирать и принимать правильные решения 15 на основе ранее полученного опыта и (или) рационального анализа внешних воздействий. III. Довольно большое распространение получил и эволюционный подход. При построении СППР по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и ИНС, и набор логических правил, и модель, где есть генетические алгоритмы. После этого мы включаем компьютер, и он на основании проверки моделей отбирает самые лучшие, используя которые, по самым различным правилам генерируются новые модели, из которых опять выбираются самые лучшие, т. д. В принципе можно сказать, что эволюционных моделей как таковых не существует, существуют только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе, имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс. Такими особенностями являются перенесение основной работы разработчика с построения модели на алгоритм ее модификации и то, что полученные модели практически не сопутствуют извлечению новых знаний о среде, окружающей систему, то есть она становится как бы вещью в себе. IV. Еще один широко используемый подход к построению СППР – имитационный. Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий – «черным ящиком» (ЧЯ). ЧЯ – устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которых отсутствуют полностью, но известны спецификации входных и выходных данных. Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой «черный ящик». Нам не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же. Таким образом, здесь моделируется другое свойство человека – способ- 16 ность копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно. Зачастую эта способность экономит ему массу времени, особенно в начале его жизни. Основным недостатком имитационного подхода также является низкая информационная способность большинства моделей, построенных с его помощью. Различные подходы существуют и сейчас. На практике очень четкой границы между ними нет. Очень часто встречаются смешанные системы, где часть работы выполняется по одному типу, а часть – по другому.

  1. Инфологическое проектирование базы данных. Модель «сущность связь». Графовая форма представления схемы базы данных.



Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2019
обратиться к администрации

    Главная страница