1. если эксперт не может чётко разграничить несколько объектов между собой необходимо провести стандартизацию ранга.
2. Гистограмма – это эмпирический аналог функции плотности распределения случайной величины.
3. если tфакт>tкр, то найденный коэффициент корреляции значимо (достоверно) оценивает связь между переменными X и Y.(в другом случае нет корреляции). То Хі-промах, удаляем измерение из выборкиданных и пересчитываем выборочные характеристики для нового массива данных.
4. свойства кривой нормального закона распределения: 1-кривая симметрично относительно среднего значения.2-средняя арифметическая мода и медиана совпадают.3-очень маленькие и очень большие значения Х1-маловероятны.4-среднее квадратическое отклонение определяет формулу кривой.5-чем больше разброс данных, тем кривая более пологая.
5. фундаментальные исследования направлены на открытие и изучение новых явлений и законов природы, на создание новых принципов исследования.(математика, физика)
6. от 0 до 1 лежат значения весовых коэффициентов.
7. Метод исследования это способ достижения цели, решения конкретной задачи.
8. показатели разнообразия выборки данных измерения: размах значений R=Ximax-Ximin; среднее квадратическое отклонение δ; коефициент вариации %:если он ≤33%, то случайная величина распределяется по нормальному закону.
9. выборка данных характеризуется средней величиной(среднее арифметическое, среднее геометрическое, взвешанное), медиана, мода.
10. значения уровней доверительных вероятностей и соответствующих им уровней значимости: Ур.вероятности Р=90%, 95%, 99%.Ур.значимости 0,10. 0,05. 0,01.
11. исследуемые признаки имеют обратную и сильную(тесную) связь. коэффициент корреляции r лежит в пределах 0≤r≤1. если r=0, то связь между признаками исследуемого объекта(явления) отсутствует. Если r=1, то связь сильная и прямая. Если r=0,7…0,8 связь хорошая. Если r=-1, то это обратная связь.
12. Системный анализ это совокупность методологических способов, которые представлены для решения сложных проблем.
13. чем >δ(среднее квадратическое отклонение определяет форму кривой), тем кривая нормального распределения будет более пологой.
14. теоретическая модель исследуемого процесса или явления разрабатывается и обосновывается на теоретическом способе решения проблемы.
15. Медиана – это варианта совокупности данных, которая делит её на 2 равные части: одна часть меньше, чем медиана, а другая часть содержит значения изучаемо признака больше, чем медиана.
16. вот такие оценки экспертов заменяются на стандартизированные:
17. самой простой неделимой частью системы, свойства которой определяются конкретной задачей, является элемент.
18. Модель системы – это формальное описание исследуемой(реально существующей) или разрабатываемой системы.
19. При агрегировании система приобретает новые качества, отличные от свойств ее компонентов, такое свойство системы называется эмерджентность.
20. аналитический вид мультипликативного агрегирования φ(Е)=nПi=1*£iПi
21. сумма весовых коэффициентов должна быть равна 1.
22. метод вычисления максимального относительного отклонения может применяться при условии<25.
23. Виды частот измерений: абсолютной частотой является количество попаданий в каждую группу,. процентное отношение количества попаданий в каждой группе к общему числу наблюдений, то есть деление частоты каждой группы на общее число наблюдений, называется относительными частотами,. процент наблюдений, количество которых меньше или равняется количеству наблюдений в данной группе, то есть суммирование процентных долей каждой группы, называется интегральными частотами(относительными накопленными).
24. предмет исследования – необходимость решения проблемы в данный момент времени.
25. актуальность проблемы научного исследования представляет собой: нахождение способов, путей, методов исследования, использование результатов функциональных исследований практической деятельности.
26. прикладные исследования направлены на нахождения способов использования законов природы для создания новых и совершенствования существующих средств и способов человеческой деятельности.(информатика, ГСМ, фармакология, электротехника)
27. гистограмма строится для сгруппированных данных в виде интервального ряда.
28. Алгоритм предварительной обработки данных:1-определение выборочной совокупности данных,2-вычисление выборочных характеристик,3-отсев грубых погрешностей,4-проверка соответствия распределения результатов измерения закону нормального распределения случайных величин,5-построение экспериментальных характеристик(графики, диаграммы, гистограммы)
29. системный анализ представляет собой общенаучный метод.
30. примеры теоретических методов: анализ, моделирование, абстрагирование, обобщение.
31. Декомпозиция представляет собой процедуру системного анализа, способ упрощения сложного, который состоит в разложении сложного на более простые и легкие части.
32. аналитически процедура аддитивного агрегирования имеет вид
φ(Е)= n ∑ i=1 £і * Еі.
33. промежуточный коэффициент нужен для определения весового коэффициента.
34. объект исследования – это процесс или явление, которое порождает проблемную ситуацию и выбрано для изучения.
35. порядок подачи списка литературы по научному исследованию: в порядке появления ссылок в тексте, в алфавитном порядке фамилий первых авторов или заголовков, в хронологическом порядке.
36. предварительная обработка экспериментальных данных проводится с целью: измерения физических величин.
37. построение полигона заключается в том, чтобы по оси абсцисс х в произвольно выбранном масштабе откладывают значения аргумента, т.е. варианты, на оси ординат у – значения частот или относительных частот.
38. назначение корреляционно-регрессионного анализа является изучение взаимосвязи и измерение причинных зависимостей исследуемых явлений или процессов.
39. алгоритм отсева грубых погрешностей: 1-определяется выборка измерений Хi. i=1…n, 2-находим среднее арифметическое Xср, 3-находим наибольшее отклонение выборки ∆Xi=│Xср-Хі│, 4-выбираем максимальное ∆Хi, 5- делаем проверку при помощи неравенства(1).если условие соблюдается, то Хi-не промах, в другом случае удаляем измерение из выборки и переходим к следующему максимальному отклонению.6-в случае несоблюдения условия(1)необходимо пересчитать выборочные характеристики для нового массива данных(без отсеянного значения Х) при объеме массива n-1.7-повторить процедуру для следующего по абсолютной величине наибольшего отклонения максимального ∆Хi.
40. Научное направление представляет собой науку или комплекс наук, в области которых ведутся исследования.(различают техническое, биологическое, педагогическое, социальное, физико-техническое, историческое).
41. Степени научной новизны исследования: магистр, кандидат, доктор наук.
42. Этапы исследований: 1-постановка цели исследования(задачи, объект, предмет, гипотезы),2-теоритические исследования, 3-экспериментальные исследования, 4-анализ результатов исследования, 5- внедрение в производство.
43. этапы КРА: 1-сбор данных,2-корреляционный анализ(определяем характер связи -прямая, обратная, и тесноту связи- сильная, слабая),3-регриссонный анализ. определение вида зависимости. На корреляционное поле наносят результаты эксперимента и визуально определяется вид зависимости. Записываем аналитический вид зависимости для прямой y=b0+b1x,4-определение значений коэффициентов регрессии,5-определение значимости по критериям Стьюдента и Фишера., 6-построение линии регрессии.
44. агрегирование представляет собой процедуру системного анализа, объединение нескольких элементов, подсистем, в единое целое с учётом выявленных в ходе исследования приоритетов и взаимосвязей.
45. каждому элементу присваивается ранг, в зависимости: от степени значимости, важности.
46. наиболее адекватно отображает реальную систему математический вид модели.
47. примеры эмпирических методов: наблюдения, эксперимент, анкетирование, метод экспертных оценок.
48. распределение результатов измерения будет соответствовать закону нормального распределения, если: коефициент вариации ≤33%..
1. если эксперт не может чётко разграничить несколько объектов между собой необходимо провести стандартизацию ранга.
2. Гистограмма – это эмпирический аналог функции плотности распределения случайной величины.
3. если tфакт>tкр, то найденный коэффициент корреляции значимо (достоверно) оценивает связь между переменными X и Y.(в другом случае нет корреляции). То Хі-промах, удаляем измерение из выборкиданных и пересчитываем выборочные характеристики для нового массива данных.
4. свойства кривой нормального закона распределения: 1-кривая симметрично относительно среднего значения.2-средняя арифметическая мода и медиана совпадают.3-очень маленькие и очень большие значения Х1-маловероятны.4-среднее квадратическое отклонение определяет формулу кривой.5-чем больше разброс данных, тем кривая более пологая.
5. фундаментальные исследования направлены на открытие и изучение новых явлений и законов природы, на создание новых принципов исследования.(математика, физика)
6. от 0 до 1 лежат значения весовых коэффициентов.
7. Метод исследования это способ достижения цели, решения конкретной задачи.
8. показатели разнообразия выборки данных измерения: размах значений R=Ximax-Ximin; среднее квадратическое отклонение δ; коефициент вариации %:если он ≤33%, то случайная величина распределяется по нормальному закону.
9. выборка данных характеризуется средней величиной(среднее арифметическое, среднее геометрическое, взвешанное), медиана, мода.
10. значения уровней доверительных вероятностей и соответствующих им уровней значимости: Ур.вероятности Р=90%, 95%, 99%.Ур.значимости 0,10. 0,05. 0,01.
11. исследуемые признаки имеют обратную и сильную(тесную) связь. коэффициент корреляции r лежит в пределах 0≤r≤1. если r=0, то связь между признаками исследуемого объекта(явления) отсутствует. Если r=1, то связь сильная и прямая. Если r=0,7…0,8 связь хорошая. Если r=-1, то это обратная связь.
12. Системный анализ это совокупность методологических способов, которые представлены для решения сложных проблем.
13. чем >δ(среднее квадратическое отклонение определяет форму кривой), тем кривая нормального распределения будет более пологой.
14. теоретическая модель исследуемого процесса или явления разрабатывается и обосновывается на теоретическом способе решения проблемы.
15. Медиана – это варианта совокупности данных, которая делит её на 2 равные части: одна часть меньше, чем медиана, а другая часть содержит значения изучаемо признака больше, чем медиана.
16. вот такие оценки экспертов заменяются на стандартизированные:
17. самой простой неделимой частью системы, свойства которой определяются конкретной задачей, является элемент.
18. Модель системы – это формальное описание исследуемой(реально существующей) или разрабатываемой системы.
19. При агрегировании система приобретает новые качества, отличные от свойств ее компонентов, такое свойство системы называется эмерджентность.
20. аналитический вид мультипликативного агрегирования φ(Е)=nПi=1*£iПi
21. сумма весовых коэффициентов должна быть равна 1.
22. метод вычисления максимального относительного отклонения может применяться при условии<25.
23. Виды частот измерений: абсолютной частотой является количество попаданий в каждую группу,. процентное отношение количества попаданий в каждой группе к общему числу наблюдений, то есть деление частоты каждой группы на общее число наблюдений, называется относительными частотами,. процент наблюдений, количество которых меньше или равняется количеству наблюдений в данной группе, то есть суммирование процентных долей каждой группы, называется интегральными частотами(относительными накопленными).
24. предмет исследования – необходимость решения проблемы в данный момент времени.
25. актуальность проблемы научного исследования представляет собой: нахождение способов, путей, методов исследования, использование результатов функциональных исследований практической деятельности.
26. прикладные исследования направлены на нахождения способов использования законов природы для создания новых и совершенствования существующих средств и способов человеческой деятельности.(информатика, ГСМ, фармакология, электротехника)
27. гистограмма строится для сгруппированных данных в виде интервального ряда.
28. Алгоритм предварительной обработки данных:1-определение выборочной совокупности данных,2-вычисление выборочных характеристик,3-отсев грубых погрешностей,4-проверка соответствия распределения результатов измерения закону нормального распределения случайных величин,5-построение экспериментальных характеристик(графики, диаграммы, гистограммы)
29. системный анализ представляет собой общенаучный метод.
30. примеры теоретических методов: анализ, моделирование, абстрагирование, обобщение.
31. Декомпозиция представляет собой процедуру системного анализа, способ упрощения сложного, который состоит в разложении сложного на более простые и легкие части.
32. аналитически процедура аддитивного агрегирования имеет вид
φ(Е)= n ∑ i=1 £і * Еі.
33. промежуточный коэффициент нужен для определения весового коэффициента.
34. объект исследования – это процесс или явление, которое порождает проблемную ситуацию и выбрано для изучения.
35. порядок подачи списка литературы по научному исследованию: в порядке появления ссылок в тексте, в алфавитном порядке фамилий первых авторов или заголовков, в хронологическом порядке.
36. предварительная обработка экспериментальных данных проводится с целью: измерения физических величин.
37. построение полигона заключается в том, чтобы по оси абсцисс х в произвольно выбранном масштабе откладывают значения аргумента, т.е. варианты, на оси ординат у – значения частот или относительных частот.
38. назначение корреляционно-регрессионного анализа является изучение взаимосвязи и измерение причинных зависимостей исследуемых явлений или процессов.
39. алгоритм отсева грубых погрешностей: 1-определяется выборка измерений Хi. i=1…n, 2-находим среднее арифметическое Xср, 3-находим наибольшее отклонение выборки ∆Xi=│Xср-Хі│, 4-выбираем максимальное ∆Хi, 5- делаем проверку при помощи неравенства(1).если условие соблюдается, то Хi-не промах, в другом случае удаляем измерение из выборки и переходим к следующему максимальному отклонению.6-в случае несоблюдения условия(1)необходимо пересчитать выборочные характеристики для нового массива данных(без отсеянного значения Х) при объеме массива n-1.7-повторить процедуру для следующего по абсолютной величине наибольшего отклонения максимального ∆Хi.
40. Научное направление представляет собой науку или комплекс наук, в области которых ведутся исследования.(различают техническое, биологическое, педагогическое, социальное, физико-техническое, историческое).
41. Степени научной новизны исследования: магистр, кандидат, доктор наук.
42. Этапы исследований: 1-постановка цели исследования(задачи, объект, предмет, гипотезы),2-теоритические исследования, 3-экспериментальные исследования, 4-анализ результатов исследования, 5- внедрение в производство.
43. этапы КРА: 1-сбор данных,2-корреляционный анализ(определяем характер связи -прямая, обратная, и тесноту связи- сильная, слабая),3-регриссонный анализ. определение вида зависимости. На корреляционное поле наносят результаты эксперимента и визуально определяется вид зависимости. Записываем аналитический вид зависимости для прямой y=b0+b1x,4-определение значений коэффициентов регрессии,5-определение значимости по критериям Стьюдента и Фишера., 6-построение линии регрессии.
44. агрегирование представляет собой процедуру системного анализа, объединение нескольких элементов, подсистем, в единое целое с учётом выявленных в ходе исследования приоритетов и взаимосвязей.
45. каждому элементу присваивается ранг, в зависимости: от степени значимости, важности.
46. наиболее адекватно отображает реальную систему математический вид модели.
47. примеры эмпирических методов: наблюдения, эксперимент, анкетирование, метод экспертных оценок.
48. распределение результатов измерения будет соответствовать закону нормального распределения, если: коефициент вариации ≤33%..
Дата добавления: 2015-11-04; просмотров: 25 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |
| Наследственные заболевания органа зрения 212 19 страница | | | «Основы нейрофизиологии и ВНД детей и подростков» |