Рассмотрены достоинства и недостатки подходов к установлению пороговых значений положительных оценок и диапазонов оценочной шкалы при оценке знаний компьютерными тестами в процентах набранных баллов. Предложен способ определения пороговых значений и диапазонов оценок, основанный на сочетании экспертного моделирования и формализованного подхода и учитывающий допускаемые испытуемыми ошибки необъективного характера (первого и второго рода).
Особенности применения средств визуализации в байесовской эпистемологии рассматриваются в связи с вопросом о соотношении «научной» и «философской» визуализации. Анализируются некоторые из способов классификации средств визуализации, особое внимание уделяется подходу к классификации визуализаций, предвосхищенному В. А. Канке и развитому А. В. Макулиным. На примере практик использования средств визуализации, реализованных в работе И. Дувена и В. Мейса «Измерение когерентности» («Measuring Coherence») описывается структура и целевые установки формирования визуализаций в байесовских эпистемологических исследованиях. Исходя из осуществленного рассмотрения делаются выводы относительно того, как изучение практик использования визуальных средств в байесовской эпистемологии (и иных направлениях формальной философии) способствует пересмотру существующих взглядов на особенности «философских» визуализаций.
Теория случайных процессов имеет обширное поле инженерных приложений. Особое место в этой науке занимают так называемые процессы гибели и размножения. Несмотря на биологическое происхождение данной терминологии этой теории, она с ходу вписывается в существующие технологические процессы. Статья представляет собой продолжение исследований, направленных на инженерное и технологическое приложение теории вероятностей и случайных процессов с целью построения эффективной системы менеджмента качества опасных производственных объектов металлургического предприятия. При анализе эксплуатации металлургических кранов различают несколько состояний - эксплуатация, авария, ремонт и др. В условиях металлургического производства стали становится невозможным прерывание производственного цикла, то есть если кран выходит из строя, его необходимо практически сразу заменить. Для обоснования технологических решений используется метод псевдосостояний процессов гибели и размножения. На основании известных подходов и моделей построена система дифференциальных уравнений Колмогорова, рассчитаны характеристики случайного процесса, математическое ожидание и дисперсия. Показано, что вероятности нахождения крана в стационарном режиме в псевдосостояниях распределены по закону Пуассона. Это показывает независимость распределения интервалов между событиями поступающих на замену кранов. Приведен абстрактный модельный пример расчета характеристик случайного процесса числа эксплуатационных единиц и их временных характеристик. Показано, что вероятность нахождения эксплуатационного состава металлургических кранов в течение года сохранится с вероятностью 0,9985. Предложенный подход может быть использован в текущей повседневной деятельности не только на металлургическом предприятии, но и на других, а также может найти отражение в нормативно-технической документации.
«Главная цель этой книги — ввести читателя в широкий спектр философских исследований понятия вероятности и индукции, представленных в современной философской, математической и статистической литературе. Автор намеренно употребил словосочетание «широкий спектр», так как с понятием вероятности ассоциируется обширный класс выражений: он охватывает как выражения, имеющие лишь неформальный смысл («Не воспринимай того, что я говорю, за откровение свыше, ибо я сам в этом не уверен»), так и выражения, обозначающие определенное множество математических функций с определенными формальными свойствами. Диапазон же исследований по индукции простирается от разрешимых или неразрешимых, но реальных проблем до псевдопроблем…»
В статье рассматривается проблема определения реальных объемов энергопотребления наружного освещения в муниципальных образованиях, которая возникает в результате недостатков существующей системы энергоменеджмента и приводит к противоречиям между поставщиками электроэнергии и муниципалитетом. Отсутствие приборов учета и большое разнообразие типов ламп освещения приводит к тому, что стандартные методики расчета, используемые поставщиком, неоправданно завышают стоимость реального потребления, ограничивая таким образом бюджетные возможности городов. Предлагается решать указанную проблему посредством применения рангово-параметрического инструментария, который успешно используется для оценивания и прогнозирования в промышленности.
Исследовали полиморфизм микросателлитов у 85 быков- доноров семени следующих пород и типов: холмогорской (38 гол.), голштинской (10), печорского типа холмогорской породы (17), и кроссированных печороского типа с классической холмогорской породой (20 гол.). Генотипировали особей по 15 локусам микросателлитов. Наибольшее число специфических аллелей выявили в группе быков холмогорской породы. Максимальную генетическую дистанцию установили между печоро-холмогорскими быками и быками голштинской породы (DN 0,237, FST 0,045). Подразделение всего массива на два кластера в программе Strukture подтвердило высокую генетическую дифференциацию кроссированных и чистолинейных быков печорского типа холмогорской породы с голштинской. Генетическое различие голштинской породы с классической холмогорской было ниже. Средняя вероятность членства в первом кластере быков голштинской породы составила 0,107±0,039, во втором - 0,893±0,039, быков печорского типа холмогорской породы соответственно 0,828±0,052 и 0,172±0,052, печоро-холмогорских быков - 0,860±0,019 и 0,140±0,019, быков классической холмогорской породы соответственно 0,633±0,046 и 0,367±0,046. Сведения о числе эффективных аллелей на локус, гетерозиготности и индексах фиксации в группах животных разной генеалогии и породности не дали значимой информации об их внутрипопуляционной генетической структуре и дифференциации, которую можно было бы использовать в практической работе по поддержанию генетического разнообразия и воспроизводству сохраненного генофонда породы. Кластерный анализ при k=3 и k=4 позволил выявить и детализировать структуру и степень генетического различия между группами и, таким образом, получить дополнительную информацию для планирования и реализации генофондосохранных мероприятий.
На примерах излагаются первые понятия теории вероятностей (вероятность события, правила подсчёта вероятностей, условная вероятность, независимость событий, случайная величина, математическое ожидание, дисперсия).
Брошюра рассчитана на читателей, свободно оперирующих с дробями и процентами.
Предыдущее издание книги вышло в 2012 г.
В статье на элементарных примерах показано, что оценка риска зависит как от вероятности будущих событий, так и от их результатов. Показаны и проанализированы различные подходы к интеграции вероятностей и численных оценок возможных исходов. Обоснован субъективный характер риска. Предложено междисциплинарное определение риска, не связанное с какой-либо наукой либо группой наук. В основе определения лежит представление о том, что риск является следствием решений, принятых субъектом, который и оценивает их последствия. Поставлен вопрос об ответственности за решения в условиях риска.
Статья посвящена оценке редких событий на основе использования многоуровневых трендов, описывающих ряды урожайности сельскохозяйственных культур. Применение многоуровневого моделирования позволяет оценить вероятные потери характеристики биопродуктивности. Предложен алгоритм решения задачи определения очень неблагоприятных ситуаций или редких событий при ведении сельскохозяйственного производства. Результатом алгоритма является определение количества событий как значений низких урожайностей сельскохозяйственных культур, расположенных ниже тренда последовательности локальных минимумов исходных рядов. Кроме того, на основе сформулированных рядов разностей фактических данных и значений биопродуктивности трендов локальных минимумов оценены вероятности редких событий, представляющих собой наибольшие потери исследуемой характеристики. Для этого использовано распределение Пирсона III типа. Алгоритм реализован для трех районов Усть-Ордынского Бурятского округа, которые входят в разные агроландшафтные районы. Помимо оценки редких неблагоприятных событий с использованием значимых трендов в некоторых случаях применен статистический критерий определения событий рядов урожайности сельскохозяйственных культур, представляющих собой случайные выборки. Вначале определялись статистические параметры выборок биопродуктивности – средние значения, коэффициенты вариации, асимметрии и первый коэффициент автокорреляции. На основе этих значений построены законы распределения вероятностей. Помимо распределения Пирсона III типа использована функция трехпараметрического степенного гамма-распределения. Число событий в этом случае определялось по значениям ряда, не превысившим 0.8 от среднего значения многолетнего ряда. При использовании многоуровневого тренда наибольшие потери не всегда наблюдались в годы наименьших значений урожайности сельскохозяйственных культур. Полученные результаты применимы для управления производством продукции в условиях рисков.
В работе описаны результаты применения задачи параметрического программирования с вероятностными коэффициентами при неизвестных в левых частях ограничений. Проанализированы особенности характеристик модели, которые разделены на две группы. Часть из них представляет собой случайные величины, а другая – зависит от параметра в виде времени. В приведенной модели многолетняя изменчивость рядов характеристик описывается логистической функцией, реже степенной и линейной. При этом случайные характеристики зачастую подчиняются вероятностному распределению Пирсона III типа. В случае описания характеристик модели с помощью значимых трендов результатом решения экстремальной задачи являются оптимальные планы объемов производства сельскохозяйственной продукции, соответствующие максимальной прибыли с упреждением на среднесрочную перспективу. Если характеристики модели являются случайными величинами, то полученная прибыль и соответствующие ей планы описываются вероятностным распределением. Как правило, чаще всего встречаются ситуации, которые моделируются с помощью параметрического программирования с вероятностными характеристиками. Модель оптимизации объемов производства растениеводческой продукции реализована для трех сельскохозяйственных муниципальных районов Иркутской области: Куйтунского, Аларского и Тулунского. Результаты статистической обработки урожайности зерновых культур, картофеля и овощей для всех категорий хозяйств рассматриваемых муниципальных районов показывают, что наиболее непредсказуема изменчивость этой характеристики для Тулунского района. В двух других районах преобладающее большинство временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур описываются значимыми трендами. Алгоритм получения оптимальных решений имеет значение для планирования объемов производимой продукции, как для муниципальных районов, так и сельскохозяйственных организаций.