Warning: session_start() [function.session-start]: Cannot send session cookie - headers already sent by (output started at /var/www/nelvin/data/www/ebooktime.net/index.php:6) in /var/www/nelvin/data/www/ebooktime.net/index.php on line 7

Warning: session_start() [function.session-start]: Cannot send session cache limiter - headers already sent (output started at /var/www/nelvin/data/www/ebooktime.net/index.php:6) in /var/www/nelvin/data/www/ebooktime.net/index.php on line 7

Warning: file_get_contents(files/survey) [function.file-get-contents]: failed to open stream: No such file or directory in /var/www/nelvin/data/www/ebooktime.net/index.php on line 82
ІМОВІРНОСНО-СТАТИСТИчНИй МЕТОд НАУКОВОгО дОСлІджЕННя : Основи наукових досліджень. Навчальний посібник : Бібліотека для студентів

ІМОВІРНОСНО-СТАТИСТИчНИй МЕТОд НАУКОВОгО дОСлІджЕННя


Повернутися на початок книги
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 26 27 28 29 
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 
45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 
60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 

Загрузка...

(§o4

3 поняттям імовірності ми дуже часто зустрічаємося в нашім по-всякденному житті, практичній діяльності й наукових дослідженнях. Вивчення великого класу явищ за допомогою теорії імовірності й математичної статистки значно розширило межі наших знань. Ціла група нових наукових дисциплін (теорія інформації, теорія надійнос-ті, теорія ігор, теорія статистичних випробувань ін.) значною мірою заснована на методах теорії імовірності.

У великої кількості випадків необхідно досліджувати не тільки детерміновані, але й випадкові імовірнісні (стохастичні) процеси.

Звичайно технологічні процеси виконуються в умовах безперерв-ного мінливої обстановки; змушені простої машин; нерівномірна ро-бота трансформатора; безперервна зміна зовнішніх факторів та ін. Ті або інші події моделі можуть відбутися або не відбутися.

У зв’язку із цим доводиться аналізувати випадкові, імовірнісні або стохастичні зв’язку в яких кожному аргументу відповідає множина значень функції. Для таких стохастичних законів теорія ймовірнос-тей дозволяє представити результат не однієї якої-небудь події, a се-редній результат випадкових подій і тім точніше, чим більше число аналізованих явищ. Це пов’язане з тим, що незважаючи на випад-ковий характер подій, вони підкоряються певним закономірностям, розглянутим у теорії ймовірностей.

Теорія ймовірностей вивчає випадкові події й базується на на-ступних основних показниках.

Сукупність множини однорідних подій випадкової величини ста-новить первинний статистичний матеріал. Сукупність, яка має всіля-кі варіанти масового явища, називають генеральною сукупністю або великою вибіркою N. Звичайно вивчають лише частину генеральної сукупності, яку називають вибірковою сукупністю або малою вибір-кою N1. Імовірністю Р (X) події X називають відношення числа ви-падків N(X), які приводять до настання події X к загальному числу можливих N.

n_ N (х) N

Основи наукових досліджень

Теорія ймовірностей розглядає як теоретичні розподіли випадко-вих величин так і їхні характеристики.

Математична статистика займається способами обробки й аналізу емпіричних подій.

У математичній статистиці важливе значення має поняття про частоту подій y (х), що представляє собою відношення числа випад-ків n(х), при яких мало місце подія до загального числа подій n:

y (x)= nn (x)

У загальному випадку в характері процесів, що відбуваються в природі й суспільстві, можна визначити три основних:

-          строго певну (детерміновану) викликану дією повністю відо-мих нам причин;

-          випадкову, вивчення якої засновано на аналізі й спостережен-нях за об’єктивними імовірнісними явищами й процесами по їхніх проявах у минулому;

-          невизначену, котра може бути виявлена за допомогою її суб’єктивної імовірнісної оцінки.

Для дослідження складних процесів імовірнісного характеру останнім часом стали застосовувати метод Монте-Карло, називаний методом статистичного моделювання або статистичних випробувань. Він заснований на використанні випадкових чисел, що моделюють складні імовірнісні процеси. Результати чисельного рішення склад-них завдань дозволяють установити емпіричні залежності досліджу-ваних процесів.

Послідовність рішення завдань методом Монте-Карло складаєть-ся з наступних етапів:

-          збір, обробка й аналіз статистичних спостережень досліджува-ного процесу;

-          відбір головних і відкидання, другорядних факторів і складан-ня адекватної математичної моделі (рівняння), графіків, цикло-грам і т.д.

-          складання алгоритмів і рішення завдань на ЕОМ,

Метод Монте-Карло як спосіб дослідження складних, імовірнісних процесів містить у собі елементи й теоретичного й експериментального способів вивчення явищ, тому його часто називають «теоретичним експериментом».

 

Імовірносно-статистичний метод наукового дослідження

 

Рис. 4 Мислитель. Скульптор Огюст Роден. Музей Родена. Париж

 

Основи наукових досліджень

(Sol)