Оценка неопределенности

Различные постановки ЗПР и математические методы их решения отличаются в построении оценок неопределенности связей альтернатива—исход, а также в выборе решающего правила для получения некоторого подмножества целесообразных стратегий. С этой точки зрения характерные особенности применения методологии нечетких множеств для ЗПР обсуждены в [20]. [c.36]

При других законах распределения выражения для оценок неопределенности по типу В будут иными. Для оценки коэффициента корреляции используются согласованные пары измерений (х1ь лд), = 1,. .., /г. [c.261]

Любой измерительный процесс подвержен действию множества факторов, искажающих результаты измерения. Отличие результата измерения от истинного значения измеряемой величины назьшается погрешностью. Ввиду того, что любой результат измерения, вообще говоря, содержит погрешность, точное значение измеряемой величины никогда не может быть установлено. Однако возможно указать некоторый диапазон значений, в пределах которого может, с той или иной степенью достоверности, находиться истинное значение. Этот диапазон называется неопределенностью результата измерения. Оценка неопределенности результатов химического анализа является важнейшей задачей химической метрологии. [c.6]

MV 0.2000-52.996 Для оценки неопределенности применим формулу (30) [c.27]

Любое предсказание на основе моделирования содержит некоторую неопределенность. Величину этой неопределенности можно установить при оценке параметров или из стандартного отклонения, однако, экстраполировать данные следует достаточно осторожно. Неопределенность экстраполяции можно оценить, если принять, что структура модели является хорошей аппроксимацией реальности и что параметры модели являются постоянными величинами, подверженными только статистическим изменениям. Любое предсказание в действительности должно предсказывать усредненную характеристику процесса и давать оценку неопределенности. На [c.440]

Важными инструментами для оценки неопределенности модели служат анализ чувствительности и распространение ошибки. [c.441]

Распространение ошибки —это способ оценки неопределенности предсказания. Он состоит в комбинировании неопределенностей всех параметров и всех данных на входе, выбранных из априорных данных, для определения влияния неопределенности на окончательный результат предсказания. Оценить неопределенность предсказания можно, в частности, методом Монте-Карло, основанном на многократном испытании модели со случайно подобранными параметрами в соответствии с их априорно известным статистическим распределением. Таким образом определяется статистическое распределение данных на выходе. [c.441]

Оценка неопределенности выбора для непрерьшного источника информации имеет определенную специфику [64]. Во-первых, значения концентрации частиц с, реализуемые в различных точках системы, математически отображаются случайной непрерывной величиной. Во-вторых, вероятности значений этой случайной величины не могут использоваться для оценки неопределенности состояния системы, поскольку в данном случае вероятность любого конкретного значения равна нулю. В этом случае естественно связывать неопределенность выбора значения случайной непрерывной величины с плотностью распределения вероятностей этих значений р с). Если объем системы не ограничен, то выражение для энтропии 1 непрерывного источника информации имеет вид [64] [c.677]

Оценка неопределенностей непосредственно связана с учетом комплексного риска при выборе решений. Традиционные вероятностные неопределенности при описании природных процессов порождают стохастический риск. Вычислительные и иные погрешности служат источником риска в оценке параметров систем. Внешние неопределенности связаны с риском принятия несбалансированных решений, выбором неточных или неверных приоритетов и критериев при сравнении вариантов, с реализацией нерациональной структуры управления, что может привести к аварийным ситуациям на водных объектах и т. п. Условия неопределенности предопределяют необходимость многовариантных расчетов. Сравнение получаемых результатов позволяет не только обосновывать принимаемые решения. Как бы побочный показатель при таком сравнении — численная оценка ущербов, наносимых водным объектам хозяйственной деятельностью на речных водосборах. [c.26]

По воспроизводимым свойствам оригинала модели подразделяют на структурные, функциональные, информационные, морфологические и комбинированные. Первые имитируют структуру оригинала статической или динамической системы, вторые — работу оригинала. Пример функциональных моделей — черный ящик . Информационные модели позволяют производить оценку неопределенности функциональных моделей, а морфологические — объединять их и систематизировать с учетом результатов, полученных при составлении информационных моделей. Комбинированные модели учитывают элементы рассмотренных. [c.90]

Расчетные данные, связанные с оценкой проекта, носят вероятностный характер — ведь одна из главных целей дальнейших исследований как раз и заключается в том, чтобы уменьшить неопределенность данных. В разбираемом примере с заменой носителя катализатора основные факторы неопределенности явно лежат в области капитальных затрат и расходов на исследование, а также в области увеличения выхода продукта и продления срока службы катализатора нри переходе на носитель В. Оценки неопределенностей, присущих этим показателям, сведены в табл. 3.2. [c.90]

Таблица 3.2. Оценка неопределенности

Показатель Наилучшая оценка Неопределенность [c.90]

Оценка неопределенности. При оценке коэффициентов уравнений избыточной энергии Гиббса (1) и избыточной энтропии (4) принимались во внимание уровень эксперимента и величина стандартного отклонения уравнения температурной зависимости э. д. с. Трудности, связанные с количественной оценкой уровня эксперимента, осложняют статистическую обработку результатов. Вопрос о систематических ошибках, присущих различным исследованиям, обсуждается в комментариях к таблицам. [c.11]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = 0,0 6 = = 0,0 с = 0,0. Оценка неопределенности 45 (х = 0,5) 0,5 э. е. [c.24]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = 0,8 ккал/моль ==0,0 с = 0,0. Оценка неопределенности ЛО (х = 0,5) 0,2 ккал/моль. [c.26]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса (650 °С) а — —1,5 ккал МОЛЬ Ь — 0,4 ккал моль с = 0,0. Оценка неопределенности 4G (х = 0,5) 0,2 ккал моль. [c.27]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = —0,9 э. е. Ь — 0,8 э. е. с = 0,0. Оценка неопределенности 4S (х = 0,5) 0,1 э. е. [c.28]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = —7,5 ккал/моль-, Ь = —10,7 ккал/моль с — 0,0. Оценка неопределенности 40 (х = 0,5) 0,5 ккал/моль. [c.32]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = —2,7 ккал/моль-, Ь = —13,6 ккал/моль-, с = 9,3 ккал/моль. Оценка неопределенности 40 (х = 0,5) 0,4 ккал/моль. [c.33]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = —20,6 э. е. Ь — 43,8 э. е. с — —29,2 а. е. Оценка неопределенности 45 [X = 0,5) 2 э. е. [c.36]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а — = —4,80 ккал/моль Ь = —9,39 ккал/моль с = 7,08 ккал/моль. Оценка неопределенности 40 (дс = 0,5) 0,5 ккал моль. [c.38]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса (800 °С) а = —12.84 ккал/моль Ь = —11,88 ккал/моль с = 12,96 ккал/моль. Оценка неопределенности 40 (х = 0,5) 0,9 ккал/моль. [c.40]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = —1,75 э. е. Ь = 3,a9 9. е. с = —3,68 э. е. Оценка неопределенности 4S (J 0,5) 0,4 э. е. [c.42]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = —0,81 э. е. Ь — 2,08 э. е. с = —1,73 э. е. Оценка неопределенности 4S (х = 0,5) 0,4 э. е. [c.44]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = 0,08 ккал/моль-, Ь = —0,04 ккал/моль-, с = 0,00. Оценка неопределенности 40 (л = 0,5) 0,1 ккал/моль. [c.44]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = —5,0 ккал моль Ь = 0,0 с = 0,0. Оценка неопределенности 40-Е (х = 0,5) 1,0 ккал моль. [c.48]

Коэффициенты уравнения избыточной энтропии а = —2,0 э. е.) 6 = 18,0 э. е. с = 0,0. Оценка неопределенности 45 (л = 0,5) [c.48]

Сравнивая постановку (6.11) - (6.13) с задачами вида (3.1) - (3.3), необходима отметить, что при диалоговом планировании формапы1ые процедуры оценки неопределенностей сочетаются с неформальными. ЛПР может в процессе принятия решения осуществлять целенаправленные организационные и технологические мероприятия для устранения или снижения неопределенностей. [c.196]

Для решения этой задачи можно использовать уже извесшый нам подход, описанный вьш1е (с. 10) и основанный на интервальной оценке неопределенности величины Г. Доверительный интервал для среднего, рассчитанный по формуле Стьюдента (16), характеризует неопределенность значения Г, обусловленную его случайной погрешностью. Поэтому если величина а входит в этот доверительный интервал, утверждать о значимом различии между Гий нет оснований. Если же величина а в этот интервал не входит, различие между х на следует считать значимым. Таким образом, полуширина доверительного [c.16]

Харрис и Хабгуд [142] показали, что точность определения площади хроматографического пика по вышеописанному методу возрастает, если высота и ширина пика имеют большую абсолютную величину. Общее обсуждение интегрирования пиков было проведено Темпе [143]. Экспериментальная оценка неопределенных ошибок при измерении хроматографических пиков широко представлена в работах Балла, Харриса и Хабгуда [144—145]. Обычными источниками ошибок являются неправильное определение фоновой линии, ошибка в измерении высоты пика от фоновой линии, неправильная отметка уровня половины высоты и, наконец, ошибка в измерении ширины пика. Было найдено, что для пиков данной высоты ошибки уменьшаются по мере того, как ширина увеличивается вплоть до предельной величины — 3—4 см. Кроме того, для уменьшения ошибок пик должен быть [c.48]

Коэффициенты уравнения избыточной энтоопии а — 0,5 э. е. Ь = 0,0 с = 0,0. Оценка неопределенности 45 (дг = 0,5) 0,2 э. е. [c.26]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а = = —0,15 ккал молъ Ь = 0,20 ккал/моль с = 0,0. Оценка неопределенности 4G (х = 0,5) 0,05 ккал/моль. [c.28]

Но все же избыточные энтропии, вычисленные для системы d l2—K l по данным [36], представляются несколько завышенными а = —10 9. е. Ь = Q с = 0. Оценка неопределенности 4S (х = 0,5) 5 э. е. [c.32]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Гиббса а — = —0,02 ккал/моль-, Ь — —1,92 ккал/моль-, с = 1,03 ккал/моль. Оценка неопределенности 4G (х = 0,5) 0,5 ккал1моль. [c.44]

Коэффициенты уравнения избыточной энергии Г иббса а = = 0,45 ккал1молъ Ь = —0,55 ккал/моль с = 0,00. Оценка неопределенности 4G- (х = 0,5) 0,2 ккал/моль. [c.45]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология