Статистическая оценка признаков

VI.6.3. Статистическая оценка признаков [c.259]

Основа данного подхода — сочетание логического анализа исходной выборки и статистических оценок полученных закономерностей при дискриминации образов. Методы алгебры логики [140] позволяют выделить характерные признаки и сгруппировать объекты по классам в соответствии с выделенными признаками. Проверка дискриминирующей способности того или иного признака может быть реализована с помощью статистической оценки. Она как бы определяет качество признака, позволяя судить о том,случайно или не случайно реализовано разделение этим признаком образов обучающей последовательности. [c.257]

Статистическая оценка качества признака представлена вероятностью принадлежности неизученных объектов, обладающих этим признаком, к классу У - [c.260]

На основе результатов наших исследований создана база данных "структура-активность" и проведен отбор топологических фрагментов-признаков различного вида активности, дана нх статистическая оценка [19]. [c.454]

Для того чтобы могла происходить эволюция путем естественного отбора, необходимо наличие в популяции изменчивости фенотипических признаков, детерминированной генетически иными словами, образующие популяцию особи не могут быть генетически идентичными (см. гл. 3). Поскольку в настоящее время мы обычно не можем определить эту изменчивость непосредственно исследуя генотип, приходится ограничиваться анализом фенотипической изменчивости с помощью статистических методов. Этими методами пользуются в селекции растений и животных, где они оказались весьма полезными. Иногда, однако, применение статистических методов оказывалось совершенно неправильным, как, например, в тех случаях, когда их пытались использовать для оценки различий в умственных способностях между представителями разных рас или между бедными и богатыми. Поэтому необходимо иметь некоторое представление о способах получения статистических оценок. [c.80]

Расщепление признаков в гибридных поколениях — явление биологическое. Но проявление его всегда носит статистический характер. Поэтому при анализе результатов расщепления нужно знать, является ли обнаруженное отклонение от теоретически ожидаемых величин закономерным следствием каких-либо причин или они случайны. Статистическая оценка расхождений, наблюдаемых между эмпирическими и теоретически ожидаемыми резуль- [c.70]

В СССР информационно поисковая система для определения структуры органических соединении по масс спектрам соз дана в Информационно вычислительном центре молекулярной спектроскопии СО АН СССР [180, 188—190] Эта система располагает алгоритмами поиска спектров в библиотеке, использующими методы вероятностного поиска а также алгоритмами, позволяющими при отсутствии в библиотеке соответствующего спектра получать определенную информацию о структуре анализируемого соединения выделяя крупные структурные фрагменты В этой системе предусматривается анализ комплекса спектральных признаков п используется статистический подход к оценке меры близости сравниваемых спектров Проверка си стемы путем анализа 67 неизвестных масс спектров показа ла что вероятность распознавания больших структурных фрагментов (50—100 % от молекулярной массы) составляет 60— 80 % в зависимости от их размеров а надежность распознавания составляет 98 % [c.121]

К числу возможных способов оценки достоверности входных данных относятся проверка логической непротиворечивости данных сопоставление и статистическая обработка данных определение и корректировка весов источников информации оценка данных по косвенным признакам. В информационных системах в комплекс алгоритмов функционирования включают, как правило, группу алгоритмов опенки достоверности входных данных. [c.10]

Относительно проще решается вопрос об определении близости между признаками. Мерами близости в этом случае служат различные статистические коэффициенты связи. Если признаки количественные, то для оценки можно использовать обычные парные коэффициенты корреляции. [c.116]

При массовых испытаниях, в которых оцениваются показатели усадки, целесообразно вводить в расчеты величину среднего квадратического отклонения усадки Од (в %). Распространяя на оценку исследуемого признака известные критерии, Ростовцев, например, предлагает устанавливать точность Р определения величины Q как интервал, в котором при данном количестве измерений п можно со статистической уверенностью 5 предположить нахождение истинного значения средней усадки для данного испытания. [c.61]

При пиролизе полибутадиенов регулярного строения выход мономеров и димера выше, чем при пиролизе полимеров нерегулярного строения, по этому признаку можно ориентировочно оценить регулярность строения. Возможность оценки структуры полибутадиенов показана на рис. 36 и 38. Многими авторами отмечена разница выхода мономеров в процессе пиролиза сополимеров с различным характером распределения мономерных звеньев в макромолекуле при переходе от статистического распределения к блочному строению [47, 92, 133, 134], что является основой для определения порядка чередования мономерных звеньев в макромолекуле. [c.181]

Важная роль в анализе, в частности, при изучении скрытых резервов принадлежит статистическим группировкам — расчленению изучаемой совокупности, например отчетных данных, на однородные группы по признаку (признакам), влияние которого подлежит изучению и оценке. Значение группировок состоит в том, что они позволяют вскрыть взаимосвязи явлений. Вместе с тем способ группировок не позволяет выяснить размеры и характер данной зависимости. Эта задача решается с помощью метода корреляции. Расчеты корреляционной зависимости дают возможность измерить степень тесноты связи, выяснить относительную роль каждого фактора, влияющего на данный процесс, установить их корреляционную зависимость. [c.251]

Один из вариантов построения модели заключается в том, что по накопленным исходным данным и результатам экспертных процедур строится статистическая модель, которая для аттестации продукции по категориям качества представляет собой уравнение регрессии, связывающее единичные показатели качества продукции с комплексным показателем качества (оценкой). Такие уравнения (модели) разрабатываются для различных видов продукции, и их совокупность с признаками вида продукции и группового рещения аттестационных комиссий образует в архиве ЭВМ фонд моделей. [c.190]

Результаты внутритрубной дефектоскопии представляют значительный массив данных (до 1500 шт. на 25-30 км ТП). Оперативность его обработки, доступность и достоверность определяют качество оценки технического состояния ТП. Поэтому необходима автоматизированная база данных, включающая справочную информацию, статистическую обработку, статистику исследований, и методику решения специальных задач. Опыт работы с данными внутритрубной дефектоскопии по окончательным отчетам фирмы-исполнителя показывает, что предложенная фирмой классификация не в полной мере отражает природу образования дефектов. Кроме этого, при оценке результатов обработки возникают трудности из-за зашумленности исходных данных. Поэтому необходимо определить четкие критерии оценки типов дефектов и их отличительные признаки с учетом природы образования дефектов. Схема идентификации дефектов дана на рис. 3.10. [c.122]

Статистическим путем установлено, что отдельные признаки имеют следующие удельные веса в оценке работ (в %) [c.212]

Выяснение принципов наследования признаков у людей началось не с менделизма. Иной подход был сформулирован Гальтоном в работе Наследование таланта и характера (1865 г. [248]) и в более поздних его работах. По Гальтону, чтобы сделать вывод о наследовании определенных свойств личности, таких, как высокая работоспособность, интеллект и внешние данные, следует возможно более точно количественно оценить эти свойства и затем сопоставить полученные оценки для индивидов с известной степенью родства (например, для родителей и детей, сибсов или близнецов), используя статистические методы. При таком подходе невозможно объяснить механизмы наследования. В то же время он может быть намного более полезен при изучении человеческих характеров, чем анализ по Менделю анализу родословной в соответствии с законами Менделя препятствовало то обстоятельство, что большинство индивидуальных особенностей нельзя просто раз- [c.12]

Оценка наследуемости представляет собой генетический анализ на фенотипическом статистическом уровне. Гены, определяющие измеряемый признак, идентифицировать нельзя, и невозможно сделать сколько-нибудь определенные заключения относительно типа наследования или способа их действия. [c.73]

Классификация информации. В зависимости от целей анализа статистическую информацию можно классифицировать по разным признакам — по причинам, месту и способу восстановления, характеру влияния на работоспособность изделия, отношению к конкретным показателям надежности и т. д. С точки зрения задач экспериментальной оценки надежности наиболее важными считаются две группы классификации отказов — по причинам и по отношению к оцениваемым показателям надежности. [c.304]

Регрессионная модель является методом статистической обработки наблюдений, в результате которой оказывается возможным составить уравнение регрессии и полз чить юэличественную оценку влияния факторных признаков на результативный признак. [c.33]

Научный уровень отдельного исследования, как и целых областей естественнонаучных знаний, имеющих дело с множеством объектов или явлений, единичный анализ каждого из которых практически невозможен, определяется состоянием классификации изучаемых объектов или явлений, и не просто классификации, а естественной классификации, т.е. выполненной по совокупности самых существенных, внутренних признаков. К такому типу исследований, безусловно, принадлежит конформационный анализ пептидов и белков. Характерной особенностью всех рассматриваемых работ (см. табл. Ш.ЗЗ) является отсутствие какой-либо классификации конформационных состояний молекул этого класса, не говоря уже о такой, которая была бы обоснована с физической точки зрения и охватывала бы все возможные структурные варианты, систематизированные в соответствии с субординационными взаимоотношениями по таксономическим категориям. Отсутствие структурной классификации может служить объективным признаком принадлежности изучаемых соединений к чисто случайным образованиям (статистическому клубку) или непонимания самых существенных свойств их пространственной организации. Поскольку первое исключено, то справедливо альтернативное предположение. В этом причина того, что выполненные расчеты не гарантированы ни от случайных пропусков, ни от неправильных оценок получаемых результатов. Без структурной классификации, четко сформулированных принципов общей теории и физической модели (также отсутствующих в обсуждаемых работах) невозможен объективный выбор конформационных состояний. Все оценки оптимальных конформаций в расчетах Галактионова, Шераги, Де-Коэна и их сотрудников вьшолнены на основе относительных величин общей энергии, без количественного анализа вкладов от отдельных внутри- и межостаточных взаимодействий в структурных вариантах всевозможных форм различных типов. [c.401]

Для того чтобы оценить, в какой мере значения признака отклоняются от среднего, вычисляют среднее и дисперсию, Для нормального распределения это проиллюстрировано двумя кривыми на рис. П.2.10. При статистическом анализе данных очень информативной является оценка среднего квадратичного, или стандартного, отклонения по этим показателям можно предсказать и распределение значений юкруг среднего, и ответить на вопрос, достоверна ли разница между двумя группами данных. [c.382]

Статистическа.ч оценка, коррекция на возраст. Для признаков, которые проявляются сразу, таких, как врожденные пороки развития внешних частей тела, вычисления производятся непосредственно. Эмпирический риск для детей равен доле пораженных в выборке. Однако во многих случаях заболевание начинается позже и время [c.188]

Статистические методы в исследовании социальных процессов. Основные цели корреляционного анализа. Результативный и факторный признаки. Природа корреляции. Корреляция и причинная зависимость. Определение коэффициента корреляционной зависимости между факторами (коэффициент Юла), Измерение двухсторонней корреляционной связи (коэффициент континген-ции). Использование корреляционного анализа для оценки диверсификации. Порядок определения ранговой корреляции. Индексный метод в исследовании систем управления. Классификация индексов индивидуальные и общие. Территориальные индексы. Примеры использования индексов в управлении, [c.109]

Полученные результаты анализов группировались в выборки по различным признакам (по типу почв, генезису и составу почвообразующих пород, видам растений и их экобиоморфам, по географическому признаку). Для всех выборок были вычислены основные, статистические параметры (среднеарифметическое содержание X, коэффициент вариации F, среднеквадратичное отклонение S и т.д.). Для генетических горизонтов почв вычислялись элювиально-аккумулятивные 1 оэффициенты представляющие собой отношение содержания данного химического элемента в том или ином почвенном горизонте к среднему содержанию его в почвообразующей породе [Глазовская, 1964а Авессаломова, 1987]. Также были вычислены показатели дифференциации почвенно-грунтовой толщи по методике Е.Г. Нечаевой [1971, 1974, 1985]. Для оценки поступления элементов в растения были рассчитаны коэффициенты биологического накопления (КБН), равные отношению содержания микроэлемента в золе растения к содержанию в почве или породе, на которой растение произрастало [Перельман, 1966]. [c.19]

В ряде случаев признак может вообще не выражаться фенотипически, несмотря на генотипическую предопределенность. Частота фенотипического проявления данного гена среди его носителей называется пенетрантностью и выражается в процентах. Пенетрантность бывает полной, если признак проявляется у всех носителей данного гена (100%), и неполной, если признак проявляется только у части носителей. В случае неполной пенетрантности иногда при передаче признака одно поколение пропускается, хотя лишенный его индивид, судя по родословной, должен быть гетерозиготным. Пенетрантность — это статистическое понятие. Оценка ее величины часто зависит от применяемых методов обследования. [c.114]

Отобранный из рассева исходной культуры клон снова рассе-вают, отмечают морфологическую изменчивость, если она есть, и затем оценивают по уровню продукции не менее 100 типичных для данного клона изолированных на косяки колоний. Целесообразно значения уровней продукции таких субклонов, выраженные в процентах по отношению к продукции исходного для них (родительского) клона, распределить в вариационном ряду и вычJи лить статистические показатели среднее арифметическое X, квадратическое отклонение а и коэффициент изменчивости су = а-100/Х. Субклоны, попавшие в крайнюю правую часть этого ряда, отбирают, повторно оценивают по уровню продукции и оставляют один из них. Этот субклон рассевают и, как и в предыдущем случае, проверив не менее 100 колоний, строят вариационный ряд и вычисляют его показатели. Получив таким образом два вариационных ряда, сравнивают значения СУ этих рядов. Если эти значения достоверно не различаются, можно подготовку исходного штамма для дальнейшей селекции закончить отбором субклона из первого вариационного ряда, а второй ряд (собственный ряд этого субклона) считать контрольным для следующего этапа селекции с применением мутагенных факторов. При обнаружении у су второго ряда явной тенденции к уменьшению целесообразно провести еще один этан клонирования, выбрав из правой части второго ряда лучший клоп, построить третий вариационный ряд иа основе его рассева и определить су. После сравнения значений су второго и третьего рядов дальнейшее клонирование прекращают, если су обоих рядов не различаются, и продолжают, если су третьего ряда снижается. Цель такого ступенчатого клонирования стабилизировать исходную культуру по количественному признаку, получив иа основе действия стабилизирующего отбора наиболее однородную по данному признаку популяцию как надеждый контроль при оценке индуцируемой мутагенами изменчивости и последующем отборе мутантов. Следует иметь в виду, что однородность отобранной культуры снижается нри многократном пассировании и длительном хранении. Поэтому исходную кул1л у-ру, которая должна служить контролем при отборе мутантов, необходимо поддерживать периодическим клонированием, проводимым в установленные для данной культуры промежутки времени. Повысить уровень продукции таким клонированием, т. е. отобрать мутант, как правило, не удается. Средний уровень продукции клонов, отбираемых из правой части вариационного ряда, построенного на основе естественной изменчивости культуры, обычно равен среднему уровню продукции родительской культуры. [c.82]

Первой, а возможно, и главной причиной получения противоречивых данных при исследовании стабильности развития (главным образом связанных с оценкой флуктуирующей асимметрии) является неоднозначность получения первичных данных, т. е. измерений и просчетов морфологических признаков. При достаточно большом внимании к теоретическому обоснованию работы и особенно к интерпретации получаемых результатов, а также к методам их статистической обработки, способы получения первичных данных обычно не обсуждаются. Метод в действительности прост и предполагает лишь проведение аккуратных подсчетов или измерений признаков на двух сторонах тела. В то же время каждый, кто занимался этим на практике, знает, что при простоте постановки задачи, ее практическое осуществление для каждого объекта сопряжено со значительными трудностями. Точное определение границ для проведения промеров или критического размера структур для просчета зачастую затруднительно. Преодоление этого предполагает как четкое описание методики учета морфологических признаков, так и наличие практического опыта в проведении такой работы. Если при использовании других методов, скажем, учете частоты хромосомных аберраций соматических клеток, вряд ли кто-то отважится получать большие объемы данных и публиковать результаты, в особенности противоречащие общепринятым представлениям, без стажировки в одной из лабораторий, профессионально этим занимающихся, то в связи с кажущейся простотой оценки флуктирующей асимметрии каждый зачастую получает большие объемы данных сам или с помощью своих ассистентов без должного внимания к надежности получаемых данных. Проведение работ по интер калибрации методов получения первичных данных для достижения сопоставимых результатов путем совместной или параллельной обработки одного и того же материала представителями разных групп исследователей, занимающихся исследованием флуктуирующей асимметрии по определенной системе признаков у сходных объектов, во многом бы сняло теоретическую дискуссию о возможных [c.33]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология