14,680 matches
-
vorba despre operații cu variabile aleatoare, se menționează în mod necesar: numai dacă operațiile au sens atât matematic (efectuarea calculelor este posibilă), cât și practic (calculele și rezultatele lor au semnificații practice precise). Definiția 3.3. Fie un cuplu sau experiment aleator bidimensional ),( YX de tipul (3.5) cu experimentele (variabilele) aleatoare marginale cantitative (care iau valori numerice) X și .Y Observații. În general, în practică, nu găsim suport concret pentru oricare dintre variabilele aleatoare de mai sus și cu atât
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
mod necesar: numai dacă operațiile au sens atât matematic (efectuarea calculelor este posibilă), cât și practic (calculele și rezultatele lor au semnificații practice precise). Definiția 3.3. Fie un cuplu sau experiment aleator bidimensional ),( YX de tipul (3.5) cu experimentele (variabilele) aleatoare marginale cantitative (care iau valori numerice) X și .Y Observații. În general, în practică, nu găsim suport concret pentru oricare dintre variabilele aleatoare de mai sus și cu atât mai mult pentru operațiile care s-au definit cu
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
un același individ în situații sau contexte diferite), precum și variabilitatea intergrupe (între grupe diferite: vârstă, sex, mediu social)] sunt incluse în această perspectivă. Pornind de la legile psihologiei experimentale [introdusă în anul 1896 de Benjamin Bourdon (1860-1943), ca psihologie bazată pe experimente], această disciplină încearcă să găsească elementele corelative psihologice (aptitudini, personalitate etc.) care permit să poată fi explicate diferențele individuale din performanțele observate în studiul psihologiei generale. Fără s-o spună în mod explicit, biodiversitatea l-a preocupat și pe Galton
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
anumit fel, atunci putem evalua și gradul de diversitate în același fel, iar studiul unuia dintre cele două concepte implică și studiul celuilalt, tot prin complementaritate, pentru sistemele sau ecosistemele discrete pentru care acest lucru este posibil (de exemplu, pentru experimente de tip continuu, în general, evaluarea concentrării și diversității prin complementaritate nu este posibilă!) și prezintă interes în analiza evoluției acestora. O problemă importantă (pentru că întotdeauna orice studiu este mult mai convingător atunci când dispune și de anumite probe cantitative), dar
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
oarecare. Vom presupune cunoscute elementele de calcul al probabilităților, de statistică matematică sau teoria informației necesare înțelegerii măsurilor concentrării și diversității unui ecosistem [Guiașu (1968, 1977, 2003), Mihoc și Craiu (1976-1980), Purcaru (1988, 2004) etc.]. Având în vedere noțiunile de experiment probabilist sau statistic, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente, bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată Guiașu (2003), denumindu-i indicatori de tip Shannon-Simpson-Guiașu
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
necesare înțelegerii măsurilor concentrării și diversității unui ecosistem [Guiașu (1968, 1977, 2003), Mihoc și Craiu (1976-1980), Purcaru (1988, 2004) etc.]. Având în vedere noțiunile de experiment probabilist sau statistic, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente, bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată Guiașu (2003), denumindu-i indicatori de tip Shannon-Simpson-Guiașu ai concentrării și diversității. Ținând cont de scopul studiului și de procedeul de analiză a
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
mulțimi, putem distinge diferite clase de indicatori ai concentrării sau ai diversității unui ecosistem, cum ar fi următoarele concepte uzuale: 1) Indicatori numerici de poziție. Să considerăm un sistem sau ecosistem oarecare și să presupunem că este descris de un experiment probabilist finit (mulțimea stărilor sale este finită) ale cărui stări sau valori, la un moment dat, sunt cantități exprimate prin numere. Cu ajutorul acestor valori și al distribuției lor de probabilitate (de frecvențe), se pot defini anumiți indicatori numerici care descriu
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
dintre acești indicatori numerici apar și cu însușirea de poziție. Indicatorii numerici de poziție descriu într-un anumit fel gradul de concentrare sau diversitate a stărilor sau valorilor numerice ale componentelor sistemului. Valorile acestor indicatori se referă la gruparea rezultatelor experimentului față de un anumit reper pozițional numeric fixat (determinat). Indicatorii numerici de poziție nu pot fi calculați în cazul experimentelor nenumerice sau calitative! 2) Indicatori numerici ai concentrării sau diversității. Nu sunt indicatori de poziție. Ei se definesc doar cu ajutorul distribuției
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
gradul de concentrare sau diversitate a stărilor sau valorilor numerice ale componentelor sistemului. Valorile acestor indicatori se referă la gruparea rezultatelor experimentului față de un anumit reper pozițional numeric fixat (determinat). Indicatorii numerici de poziție nu pot fi calculați în cazul experimentelor nenumerice sau calitative! 2) Indicatori numerici ai concentrării sau diversității. Nu sunt indicatori de poziție. Ei se definesc doar cu ajutorul distribuției probabiliste a experimentului și se pot calcula pentru orice experiment pentru care știm distribuția de probabilitate sau de frecvențe
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
anumit reper pozițional numeric fixat (determinat). Indicatorii numerici de poziție nu pot fi calculați în cazul experimentelor nenumerice sau calitative! 2) Indicatori numerici ai concentrării sau diversității. Nu sunt indicatori de poziție. Ei se definesc doar cu ajutorul distribuției probabiliste a experimentului și se pot calcula pentru orice experiment pentru care știm distribuția de probabilitate sau de frecvențe a rezultatelor care se pot obține! Concluziile la care se ajunge în practică se referă la un alt mod de grupare sau de împrăștiere
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
numerici de poziție nu pot fi calculați în cazul experimentelor nenumerice sau calitative! 2) Indicatori numerici ai concentrării sau diversității. Nu sunt indicatori de poziție. Ei se definesc doar cu ajutorul distribuției probabiliste a experimentului și se pot calcula pentru orice experiment pentru care știm distribuția de probabilitate sau de frecvențe a rezultatelor care se pot obține! Concluziile la care se ajunge în practică se referă la un alt mod de grupare sau de împrăștiere care nu se mai compară cu un
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
numeric. 3) Indicatori neentropici. Indicatorii definiți fără ajutorul entropiei se numesc neentropici. 4) Indicatori neentropici. Indicatorii definiți cu ajutorul entropiei se numesc entropici 5) Indicatori statistici neponderați. Dacă vorbim despre indicatori statistici neponderați, atunci înțelegem faptul că, în determinarea acestora, rezultatele experimentului au aceeași importanță sau utilitate, în sensul că nu considerăm sau nu admitem (pentru că nu avem niciun motiv să credem) că vreun rezultat ar putea fi mai important (mai util) decât altul. 6) Indicatori statistici ponderați. Dacă vorbim despre indicatori
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
considerăm sau nu admitem (pentru că nu avem niciun motiv să credem) că vreun rezultat ar putea fi mai important (mai util) decât altul. 6) Indicatori statistici ponderați. Dacă vorbim despre indicatori statistici ponderați, atunci înțelegem că în determinarea lor rezultatele experimentului nu au aceeași utilitate sau importanță, putând considera motivat că unele rezultate sunt mai importante sau mai utile decât altele. Ca urmare, chiar dacă ponderarea este un proces delicat și dificil de realizat, este necesar ca diferențierea unor informații decizionale care
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
considera motivat că unele rezultate sunt mai importante sau mai utile decât altele. Ca urmare, chiar dacă ponderarea este un proces delicat și dificil de realizat, este necesar ca diferențierea unor informații decizionale care se bazează practic pe importanța rezultatelor unui experiment să se regăsească și în expresiile sau în formulele lor de calcul. 7) Indicatori ai concentrării sau diversității unidimensionale sau simple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm concentrarea sau diversitatea unei populații sau a unei mulțimi de rezultate
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
regăsească și în expresiile sau în formulele lor de calcul. 7) Indicatori ai concentrării sau diversității unidimensionale sau simple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm concentrarea sau diversitatea unei populații sau a unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după o singură caracteristică (sau dimensiune), ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment unidimensional. 8) Indicatori ai concentrării sau diversității multidimensionale sau multiple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm gradul de concentrare sau de diversitate a elementelor
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
sau diversității unidimensionale sau simple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm concentrarea sau diversitatea unei populații sau a unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după o singură caracteristică (sau dimensiune), ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment unidimensional. 8) Indicatori ai concentrării sau diversității multidimensionale sau multiple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm gradul de concentrare sau de diversitate a elementelor unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
dimensiune), ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment unidimensional. 8) Indicatori ai concentrării sau diversității multidimensionale sau multiple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm gradul de concentrare sau de diversitate a elementelor unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
concentrării sau diversității multidimensionale sau multiple. Vorbim despre un astfel de concept atunci când analizăm gradul de concentrare sau de diversitate a elementelor unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
astfel de concept atunci când analizăm gradul de concentrare sau de diversitate a elementelor unei mulțimi de rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
de rezultate ale unui experiment statistic după mai multe caracteristici, ceea ce înseamnă că analizăm rezultatele unui experiment multidimensional. Capitolul 4 Indicatori de poziție asociați unor experimente 4.1. Valori medii necondiționate neponderate 4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper numeric în raport cu care să putem analiza experimentul considerat, formulând unele concluzii pentru situații descrise de
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
4.1.1. Valoare medie Să considerăm un experiment probabilist descris de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper numeric în raport cu care să putem analiza experimentul considerat, formulând unele concluzii pentru situații descrise de astfel de experimente. Formula este utilizată în practică pentru calculul direct al valorii medii a unei sume de variabile aleatoare, fără să mai scriem explicit variabila aleatoare sumă de variabile aleatoare, acest
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
de o variabilă aleatoare unidimensională discretă cu distribuția probabilistă completă de tipul (3.4). Având mai multe rezultate probabile, este necesar un reper numeric în raport cu care să putem analiza experimentul considerat, formulând unele concluzii pentru situații descrise de astfel de experimente. Formula este utilizată în practică pentru calculul direct al valorii medii a unei sume de variabile aleatoare, fără să mai scriem explicit variabila aleatoare sumă de variabile aleatoare, acest lucru fiind incomod atunci când știm distribuția comună, dar imposibil de realizat
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
1.2. Dispersie, abatere medie pătratică și indici de dispersare Având în vedere informațiile pe care le poate furniza valoarea medie ca un indicator sau indice numeric de poziție, sunt necesare anumite precizări asupra poziției pe care se află rezultatele experimentului față de reperul dat de valoarea medie a acestora (dacă sunt mai apropiate sau mai depărtate și ce poate însemna acest lucru în practică adeseori). Aceste numere pot fi considerate doar ca niște margini orientative ale acestui interval. Putem da și
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
au aceleași intervale de variație, atunci este inutil și chiar incorect să spunem care dintre ele are dispersia mai mare!). Considerând indicele de dispersie (4.22.1), atunci, dacă este necesar, se poate evalua gradul de dispersare a rezultatelor unui experiment în jurul rezultatului său mediu pe intervalul [0;1]. Considerând indicele de dispersie (4.22.2), atunci, dacă este necesar, se poate evalua gradul de concentrare a rezultatelor experimentului în jurul rezultatului său mediu pe intervalul [0;1]. Fiecare evaluare are și
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
-
dacă este necesar, se poate evalua gradul de dispersare a rezultatelor unui experiment în jurul rezultatului său mediu pe intervalul [0;1]. Considerând indicele de dispersie (4.22.2), atunci, dacă este necesar, se poate evalua gradul de concentrare a rezultatelor experimentului în jurul rezultatului său mediu pe intervalul [0;1]. Fiecare evaluare are și o comparație valorică a indicelui respectiv pe o scară de la 0 la 1. Dacă evaluările au rost și dacă astfel de comparații au sens să fie făcute (comparațiile
Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU () [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]