Трифонов Е.В.
Антропология:   дух - душа - тело - среда человека,

или  Пневмапсихосоматология человека

Русско-англо-русская энциклопедия, 18-е изд., 2015

π

ψ

σ

Общий предметный алфавитный указатель

Психология Соматология Математика Физика Химия Наука            Общая   лексика
А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ


prognostication in psychophysical systems ]

(Греч.: πρόγνωσις - предузнавание, предопределение; 15 в).

Трифонов Е.В. Военно-медицинская академия, г. Ленинград, 1985.


5.  ПРОГНОЗИРОВАНИЕ  В  ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ  СИСТЕМАХ  И  РЕЗУЛЬТАТЫ  ДЕЯТЕЛЬНОСТИ  ЧЕЛОВЕКА1

     При обосновании мероприятий по организации деятельности человека, тех мероприятий, о которых говорилось в главе 1 (стр. 2), важно располагать конструктивным методом индивидуальной оценки степени реализации, действенности прогнозирования. Вероятностная методология, этапы которой описаны в главе 3, п. 3.3 (стр. 6), является основой такого метода. В общих чертах этот метод сформулирован и использован в главе 4, п. 1.1.1 (стр. 14). Рассмотрим теперь один из способов применения вероятностной методологии и метода оценки степени реализации прогнозирования для индивидуальной оценки степени реализации прогнозирования в двигательной системе человека.

5.1.  Прогнозирование  в  двигательных  системах  и  результаты  деятельности  человека.

     На группе испытуемых проведен электромиографический эксперимент. Электрическими пороговыми импульсами раздражался большеберцовый нерв в подколенной ямке. Воздействия подавались сериями по 10 импульсов. Интервал между импульсами 0,5 с. Предъявлялось 30 таких серий, с интервалами между сериями 2 мин. Регистрировался интегральный электромиографический ответ (ЭМГ-процесс) трехглавой мышцы голени.
     Исследование данных для проверки наличия свойств систем, осуществляющих прогнозирование, проводился способом, описанным в главе 4, п. 1.1.1 (стр. 14). Результаты исследования2 данных двух испытуемых приводятся в табл. 4, 53 и иллюстрируются рис. 9  ÷ 12 (стр. 22 и далее). Испытуемый p = 1  - спортсмен-легкоатлет. Испытуемый p = 2  - человек не занимающийся активно спортом.
     Аналогично предыдущим рассуждениям, отношение  Dp(A1j | A'1j) / Dp(A4j | A'4j)  характеризует степень реализации прогнозирования.

Таблица 4.  Оценки условных дисперсий  Dp(Aij  | A'ij )  и условных математических ожиданий  Mp(Aij  | A'ij )  при несформированном прогнозе (i = 1) и сформированном (i = 4) прогнозе для испытуемого p = 1.


Обозначения:
  столбцы дисперсий и математических ожиданий i = 1 , условия для формирования прогноза управления отсутствуют;
  столбцы дисперсий и математических ожиданий i = 4 , условия для формирования прогноза имеются;
  p - номер испытуемого;
  i - значения инструментальной переменной;
  j - номер амплитуды ЭМГ-процесса, в таблице приводятся данные только для нечетных значений j , соответствующие графики 9 ÷ 12 (стр. 22, 23) построены по данным всех без исключения амплитуд ЭМГ-процесса;
  t - время (мс), начало отсчета - от конца раздражения;
  числа красного цвета - достоверно отличающиеся значения дисперсий и математических ожиданий в паре ячеек строки (двусторонняя альтернатива,  a = 1 - P; a = 0,05) , число степеней свободы для каждой оценки в ячейке таблицы  fj = 21).

 

Таблица 5.  Оценки условных дисперсий  Dp(Aij  | A'ij )  и условных математических ожиданий  Mp(Aij  | A'ij )  при несформированном прогнозе (i = 1) и сформированном (i = 4) прогнозе для испытуемого p = 2.


Обозначения:
  столбцы дисперсий и математических ожиданий i = 1 , условия для формирования прогноза управления отсутствуют;
  столбцы дисперсий и математических ожиданий i = 4 , условия для формирования прогноза имеются;
  p - номер испытуемого;
  i - значения инструментальной переменной;
  j - номер амплитуды ЭМГ-процесса, в таблице приводятся данные только для нечетных значений j , соответствующие графики 9 ÷ 12 (стр. 22, 23) построены по данным всех без исключения амплитуд ЭМГ-процесса;
  t - время (мс), начало отсчета - от конца раздражения;
  числа красного цвета - достоверно отличающиеся значения дисперсий и математических ожиданий в паре ячеек строки (двусторонняя альтернатива,  a = 1 - P; a = 0,05) , число степеней свободы для каждой оценки в ячейке таблицы  fj = 21).

j

t , мс

  D1(A4j | A'4j)

M1(A4j | A'4j)

i = 1

i = 4

i = 1

i = 4

1

0

0,0

0,0

0,0

0,0

3

4

0,643

0,547

0,077

0,570

5

8

0,598

2,125

0,038

1,269

7

12

3,878

4,125

2,038

2,269

9

16

8,026

8,314

1,115

0,293

11

20

53,760

53,200

-12,000

-12,000

13

24

235,521

250,026

-37,192

-37,115

15

28

484,640

543,645

-57,000

-57,731

17

32

546,947

522,098

-52,692

-52,538

19

36

29,194

19,021

-11,923

-4,038

21

40

354,781

575,718

35,692

46,961

23

44

1003,778

1109,204

48,538

71,577

25

48

1619,465

801,140

21,231

64,500

27

52

1935,606

290,420

-16,615

40,500

29

56

2082,905

70,241

-40,769

15,192

31

60

215,446

24,554

-11,385

-0,077

33

64

2632,925

71,060

57,269

-2,500

35

68

2427,623

76,574

80,167

3,577

37

72

2484,781

55,306

86,692

9,885

39

76

1129,274

32,721

61,923

12,192

41

80

184,045

17,965

26,731

10,269

43

84

39,041

14,185

1,808

6,769

j

t , мс

  D1(A4j | A'4j)

M1(A4j | A'4j)

i = 1

i = 4

i = 1

i = 4

1

0

0,0

0,0

0,0

0,0

3

4

6,389

5,828

0,452

-1,194

5

8

16,047

15,723

-4,774

-7,452

7

12

36,131

30,757

-22,258

-25,097

9

16

110,582

50,561

-44,871

-47,806

11

20

171,213

78,806

-60,710

-63,161

13

24

178,746

158,420

-54,710

-56,903

15

28

133,533

119,413

-13,000

-12,710

17

32

238,864

123,045

45,742

50,613

19

36

402,389

276,925

77,452

82,484

21

40

382,914

248,895

77,774

80,806

23

44

243,581

158,166

59,226

59,032

25

48

125,262

84,273

31,065

28,839

27

52

48,206

40,346

3,839

1,710

29

56

64,778

41,690

-12,613

-14,903

31

60

89,957

80,413

-15,097

-17,290

33

64

75,759

76,361

-5,677

-6,806

35

68

69,503

43,581

7,645

9,226

37

72

107,531

68,746

18,258

21,710

39

76

151,925

96,781

22,484

25,226

41

80

158,685

91,370

21,067

22,355

43

84

116,286

72,265

11,143

14,417


     Примечания.
  1   Список литературы и примечания открываются в отдельных окнах. Если Вы сделали это один раз, нет необходимости делать это повторно. Просто перейдите в это отдельное окно.
  2   Все статистические процедуры здесь и далее проводились в соответствии с известными руководствами [10, 14].
  3   В таблицах 4, 5 приводятся оценки параметров только для нечетных значений j , графики 9 ÷ 12 (стр. 22, 23) построены по данным всех без исключения амплитуд ЭМГ-процесса.



Страницы1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25   
Таблицы1    2    3    4    5   
Рисунки1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11    12   

Google

В отдельном окне: 

     
«Я    У Ч Е Н Ы Й    И Л И . . .    Н Е Д О У Ч К А ?»
    Т Е С Т    В А Ш Е Г О    И Н Т Е Л Л Е К Т А

Предпосылка:
Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности.
Реальность:
Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями.
Необходимое условие:
Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием... ...
о ц е н и т е   с а м о с т о я т е л ь н о:
—  с т е п е н ь  р а з в и т и я   с о в р е м е н н о й   н а у к и,
—  о б ъ е м   В а ш и х   з н а н и й   и
—  В а ш   и н т е л л е к т !


Любые реальности, как физические, так и психические, являются по своей сущности вероятностными.  Формулирование этого фундаментального положения – одно из главных достижений науки 20-го века.  Инструментом эффективного познания вероятностных сущностей и явлений служит вероятностная методология (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2014, …).  Использование вероятностной методологии позволило открыть и сформулировать важнейший для психофизиологии принцип: генеральной стратегией управления всеми психофизическими структурами и функциями является прогнозирование (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2012, …).  Непризнание этих фактов по незнанию – заблуждение и признак научной некомпетентности.  Сознательное отвержение или замалчивание этих фактов – признак недобросовестности и откровенная ложь.


     ♥  Ошибка?  Щелкни здесь и исправь ее!                                 Поиск на сайте                              E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru

π

ψ

σ

Санкт-Петербург, Россия, 1996-2015

Copyright © 1996-, Трифонов Е.В.

Разрешается некоммерческое цитирование материалов данной энциклопедии при условии
полного указания источника заимствования: имени автора, названия и WEB-адреcа данной энциклопедии


 
Всего посетителей = Altogether Visitors :  
Посетителей раздела «Соматология» = Visitors of section «Somatlogy» :