|
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Продолжение, стр. 14
[ prognostication in psychophysical systems ](Греч.: πρόγνωσις - предузнавание, предопределение; 15 в).
Трифонов Е.В. Военно-медицинская академия, г. Ленинград, 1985.
4.1. Прогнозирование в системах организма. Теория. [38, 41]1
4.1.1. Метод экспериментальной оценки прогнозирования.
Подадим на вход психофизической системы воздействие (сигнал) со строго постоянными характеристиками (детерминированный, неслучайный сигнал)2 - X. Зарегистрируем реакцию системы - Y. Вне зависимости от типа распределения Y, оно будет характеризоваться двумя параметрами: математическим ожиданием M(Y) дисперсией D(Y). Для исключения текущей коррекции обеспечим дискретную подачу X, так, чтобы от одного воздействия - Xi до другого Xi+1 информация о состоянии сохранялась в памяти системы. Характеристики каждого воздействия Xi в
серии i = 1, 2, 3, … , n и интервалы между Xi сделаем строго постоянными. Воздействие X1 должно обладать относительной новизной.
Для проверки справедливости свойств (а) - (вв) (стр. 12) необходимо по экспериментальным данным построить скедастическую и регрессионную зависимости. Скедастическая зависимость D(Yi | Y'i , Y'i) - это зависимость условных дисперсий D(Yi | Y'i) для фиксированных Yi от значений прогноза Y'i. Регрессионная зависимость M(Yi | Y'i , Y'i) , - это зависимость условных математических ожиданий M(Yi | Y'i) для фиксированных Yi от значений прогноза Y'i.
Прогнозы Y'i являются ненаблюдаемой переменной 3. Однако, это не означает, что возможность построения скедастической и регрессионной зависимостей исключена. Воспользуемся давно известным науке приемом - использованием косвенных данных. Пусть Y - наблюдаемая переменная, а Y' -ненаблюдаемая переменная. Необходимо оценить отношения между Y и Y' скедастической и регрессионной зависимостью. Если ненаблюдаемая переменная Y' коррелирует с какой-либо наблюдаемой переменной i, не коррелирующей с ошибками измерений, то отношения между между Y и i будут теми же, что и отношения между между Y и Y'. Косвенная переменная i в математической статистике называется инструментальной переменной, поскольку она играет только вспомогательную роль в оценке отношений между Y и Y'. Различные способы выбора инструментальной переменной i и эффективность оценки отношений между изучаемыми переменными с использованием разных i рассматриваются в специальной литературе [14]. Для наших целей в качестве инструментальной переменной обоснованно выбраны ранги i прогнозов Yi' , (i = 1, 2, 3, … , k), определенно коррелирующие с Y'.
Таким образом, построение зависимостей D(Yi | Y'i , Y'i) и M(Yi | Y'i , Y'i) , методически обеспечено. Это дает возможность не только экспериментальной проверки свойств (а) - (вв), сформулированных выше, но и количественной оценки динамики, степени реализации и действенности прогнозирования.
Примечания.
1 Список литературы и примечания открываются в отдельных окнах. Если Вы сделали это один раз, не делайте этого повторно. При необходимости просто перейдите в это отдельное окно.
2 Чем проще ситуация, тем легче и однозначнее она объясняется.
3 Возможно именно этот факт обусловил серьезные затруднения в исследовании погнозирования.
Оглавление
Страницы:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Таблицы:
1
2
3
4
5
Рисунки:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
«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 !
|
♥ Ошибка? Щелкни здесь и исправь ее! Поиск на сайте E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru
|