KorAP: Find »[drukola/base=probabilist & drukola/pos=adjective]« with Poliqarp

<1 ...4 5 6 ...10 >

231 matches

Corola-publishinghouse/Science/231_a_213

variabilelor aleatoare cantitative ni le oferă inegalitatea lui Cebâșev (rezultat remarcabil în cadrul pachetului de teoreme care definesc legea numerelor mari) [Mihoc și Craiu (1976-1981), Purcaru (2004) etc.]. Noțiunea de pondere (coeficient de importanță, utilitate) este asociată adeseori rezultatelor unui experiment probabilist, căutând unele răspunsuri la întrebarea firească: două rezultate ale unui experiment aleator, având șanse de realizare egale sau diferite, furnizează cantități de informație la fel de importante sau de utile? O astfel de întrebare se poate pune în cazul general al unui

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
examenelor au anumite ponderi (credite, în total 60) în planul de învățământ. Să considerăm trei studenți (S1, S2, S3) ale căror rezultate finale sunt date în tabelul 4.3. 4.3. Valori medii și dispersii condiționate În analiza unor experimente probabiliste sau statistice bidimensionale, tridimensionale sau multidimensionale, putem vorbi despre rezultatele comune sau despre rezultatele marginale (individuale) ale experimentelor. În același timp, putem vorbi însă și despre rezultate care se condiționează între ele, ceea ce înseamnă că în practică realizarea unor rezultate

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
despre rezultate care se condiționează între ele, ceea ce înseamnă că în practică realizarea unor rezultate depinde de realizarea altora [Mihoc și Craiu (1976-1981), Purcaru (2004) etc.]. Astfel de situații sunt frecvent întâlnite în studiul unor procese sau fenomene cu evoluții probabiliste. Suntem conduși la conceptele de experimente condiționate deosebit de importante în studiul ecosistemelor. Să considerăm experimentul bidimensional redat sub forma (3.5) din care citim imediat următoarea egalitate cu privire la distribuția de probabilitate bidimensională sau comună. Cu aceste date, putem calcula valorile

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
anul 1948 o mărime discretă, printr-o frumoasă analogie cu entropia Boltzmann din cazul continuu, căreia i-a demonstrat proprietățile și pe care a considerat-o ca o măsură generală a cantității de incertitudine pe care o conține un experiment probabilist cu un număr finit de rezultate posibile. Ulterior, s-a demonstrat că dacă unele dintre proprietățile intuitive ale acestei mărimi sunt luate ca axiome, atunci, abstracție făcând de o constantă multiplicativă pozitivă, o astfel de măsură este unică. După finalizarea

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
în același timp se poate vorbi și despre rezultate care se condiționează între ele, ceea ce înseamnă practic faptul că realizarea unora depinde de realizarea altora. Situații de acest fel se întâlnesc frecvent în studiul unor procese sau fenomene cu evoluții probabiliste (statistice) [Mihoc și Craiu (1976-1981), Purcaru (2004) etc.] așa cum sunt sistemele de strategii, sistemele de transmitere a informațiilor, ecosistemele și multe altele. Suntem conduși la conceptele de experimente și variabile aleatoare condiționate, noțiuni importante în studiul evoluției ecosistemelor sau al

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
imediat următoarele probabilități condiționate corespunzătoare acestor situații. Dacă se pune problema măsurării gradului de concentrare sau de diversitate a rezultatelor unui experiment (indiferent dacă experimentul este cantitativ, calitativ sau mixt), atunci se introduc anumiți indicatori numerici definiți numai cu ajutorul distribuției probabiliste (sau distribuției de frecvențe) a rezultatelor experimentului. Așa cum menționam mai sus, atunci când efectuăm un experiment multiplu sau multidimensional, urmărim elementele unei populații sau colectivități statistice după una sau mai multe criterii (de observare și măsurare) sau caracteristici (însușiri) pe care

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
examene, statutul de bugetar, statutul de bursier, statutul de căminist, numărul de frați, starea civilă, număr de limbi străine cunoscute, apartenență religioasă, preocupări sportive etc. Având în vedere indicatorii concentrării și diversității prezentați în capitolele 5-6, precum și noțiunile de experiment probabilist multidimensional (multiplu) comun și experiment probabilist multidimensional (multiplu) condiționat, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente probabiliste (statistice) bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
bursier, statutul de căminist, numărul de frați, starea civilă, număr de limbi străine cunoscute, apartenență religioasă, preocupări sportive etc. Având în vedere indicatorii concentrării și diversității prezentați în capitolele 5-6, precum și noțiunile de experiment probabilist multidimensional (multiplu) comun și experiment probabilist multidimensional (multiplu) condiționat, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente probabiliste (statistice) bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată Guiașu (2003) pe care îi vom

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
preocupări sportive etc. Având în vedere indicatorii concentrării și diversității prezentați în capitolele 5-6, precum și noțiunile de experiment probabilist multidimensional (multiplu) comun și experiment probabilist multidimensional (multiplu) condiționat, vom introduce câțiva indicatori ai concentrării și diversității acestor tipuri de experimente probabiliste (statistice) bazați pe conceptele de entropie Shannon (1948), diversitate Simpson (1949), entropie ponderată Guiașu (1971) sau diversitate ponderată Guiașu (2003) pe care îi vom denumi indicatori de tip Shannon-Simpson-Guiașu ai concentrării și diversității. Indicatorii bazați pe entropie se numesc entropici

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
sus, numerele (8.19.1) și (8.19.2) reprezintă doi indicatori ai concentrării și diversității directe bidimensionale. Prin analogie, putem scrie imediat expresiile indicatorilor aferenți unor experimente cu mai mult de trei dimensiuni. În particular, fiind dat un experiment probabilist bidimensional discret (X,Y) definit prin relațiile (8.4)-(8.8), pentru experimentele probabiliste unidimensionale marginale aferente acestuia X și Y, se definesc coeficienții de concentrare și diversitate de tip Simpson (care sunt prezentați și studiați deja în capitolul 5

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
și diversității directe bidimensionale. Prin analogie, putem scrie imediat expresiile indicatorilor aferenți unor experimente cu mai mult de trei dimensiuni. În particular, fiind dat un experiment probabilist bidimensional discret (X,Y) definit prin relațiile (8.4)-(8.8), pentru experimentele probabiliste unidimensionale marginale aferente acestuia X și Y, se definesc coeficienții de concentrare și diversitate de tip Simpson (care sunt prezentați și studiați deja în capitolul 5), pe care îi reamintim acum și care reprezintă indicatori ai concentrării și diversității directe

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
rezultatelor experimentului. Se cer coeficienții de concentrare și de diversitate aferenți tuturor experimentelor legate de cele două sondaje considerate conform datelor din tabelul 8.23 și formulelor (8.79)-(8.80). Calcule și comentarii. Din tabelul 8.23 rezultă distribuțiile probabiliste bidimensionale ale cuplurilor (X,Y), (X,Z), și (Y,Z) precum și distribuțiile probabiliste unidimensionale ale variabilelor X, Y și Z, care sunt prezentate în detaliu în tabelul 8.24 pentru primul sondaj și în tabelul 8.25, pentru al doilea

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
legate de cele două sondaje considerate conform datelor din tabelul 8.23 și formulelor (8.79)-(8.80). Calcule și comentarii. Din tabelul 8.23 rezultă distribuțiile probabiliste bidimensionale ale cuplurilor (X,Y), (X,Z), și (Y,Z) precum și distribuțiile probabiliste unidimensionale ale variabilelor X, Y și Z, care sunt prezentate în detaliu în tabelul 8.24 pentru primul sondaj și în tabelul 8.25, pentru al doilea sondaj. Exemplul 8.16. Un experiment statistic tridimensional ilustrează un sondaj de volum

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
sau unor familii de probleme. În fiecare situație trebuie specificat precis scopul problemei (maximizare sau minimizare), expresia funcției obiectiv și restricțiile impuse variabilelor problemei [în cazul de față, variabilele problemei sunt chiar componentele distribuției cerute ]. În general, determinarea unei distribuții probabiliste ridică numeroase dificultăți. Astfel de dificultăți sunt cauzate, în principal, de caracter probabilist al problemei (9.1), ceea ce se întâmplă în cazul oricărui experiment statistic. Un exemplu concret în acest sens îl reprezintă sondajul statistic, experiment pe baza căruia căutăm

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
maximizare sau minimizare), expresia funcției obiectiv și restricțiile impuse variabilelor problemei [în cazul de față, variabilele problemei sunt chiar componentele distribuției cerute ]. În general, determinarea unei distribuții probabiliste ridică numeroase dificultăți. Astfel de dificultăți sunt cauzate, în principal, de caracter probabilist al problemei (9.1), ceea ce se întâmplă în cazul oricărui experiment statistic. Un exemplu concret în acest sens îl reprezintă sondajul statistic, experiment pe baza căruia căutăm diferite distribuții. În sprijinul acestor căutări, s-au formulat în decursul anilor câteva

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
s-a conturat mai târziu cu peste un secol decât Principiul Rațiunii Insuficiente al lui Laplace, actul de naștere al acestei teorii fiind dat de entropia Shannon (1948), definită ca măsură a cantității medii de informație asociată unui experiment statistic (probabilist). Într-un astfel de context probabilist, Jaynes a formulat Principiul Informației Maxime, conform căruia: „dintre toate distribuțiile compatibile cu un număr de condiții impuse, se va alege aceea care maximizează cantitatea medie de informație asociată experimentului studiat”. Altfel spus, cea

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
peste un secol decât Principiul Rațiunii Insuficiente al lui Laplace, actul de naștere al acestei teorii fiind dat de entropia Shannon (1948), definită ca măsură a cantității medii de informație asociată unui experiment statistic (probabilist). Într-un astfel de context probabilist, Jaynes a formulat Principiul Informației Maxime, conform căruia: „dintre toate distribuțiile compatibile cu un număr de condiții impuse, se va alege aceea care maximizează cantitatea medie de informație asociată experimentului studiat”. Altfel spus, cea mai bună distribuție posibilă era aceea

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
medii (de regulă, dar nu obligatoriu) care sunt asociate experimentului. Dacă se consideră un indicator economic oarecare asociat experimentului a cărui valoare optimă (maximă sau minimă) prezintă un anumit interes, atunci, presupunând că indicatorul este definit și cu ajutorul unei distribuții probabiliste compatibile cu un număr de condiții egalități, dintre care una înseamnă o anumită valoare prestabilită a gradului de concentrare sau diversitate, problema (9.1) poate fi scrisă astfel. Adeseori, gradul de diversitate prestabilit poate fi înlocuit cu gradul de concentare

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
condiții bine definite cu ajutorul unor valori medii (de regulă, dar nu obligatoriu) asociate experimentului. Dacă se consideră un anumit indicator economic asociat experimentului a cărui valoare optimă (maximă sau minimă) prezintă interes și dacă indicatorul este definit cu ajutorul unei distribuții probabiliste compatibile cu un număr dat de condiții egalități, dintre care una reprezintă o valoare fixată (prestabilită) a gradului de concentrare sau diversitate, atunci problema (9.1) devine problema (9.5), care definește Principiul Diversității Prestabilite, conform căruia: „dintre toate distribuțiile

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
două sau mai multe grupuri de variabile aleatoare. Studii și Cercetări Matematice, 5, 571-592 [093] Purcaru, I. (1977). On connection between the statistical correlation and the informational correlation. Analele Universității București, 15-19 [094] Purcaru, I. (1978). Contribuții la măsurarea dependenței probabiliste. Teză de doctorat, Universitatea din București [095] Purcaru, I. (1979). On J-divergence and this connections with measures of dependence. Revue Roumaine de Mathématiques Pures et Appliquées, 8, 1237-1250 [096] Purcaru, I. (1979). On some entropic measures of dependence between random

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
optime de probabilitate cu aplicații în economie. Studii și Cercetări de Calcul Economic și Cibernetică Economică, 1, 19-36 [134] Purcaru, I. (2009). Optimal diversification in allocation problems. Amfiteatru Economic, 26, 494-502 [135] Purcaru, I. (2011). Unele conexiuni entropice între distribuții probabiliste. Studii și Cercetări de Calcul Economic și Cibernetică Economică, 3-4, 49-54 [136] Purcaru, I. (2011). Diversity and a three-dimensional allocation problem. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 3, 59-70 [137] Purcaru, I., Bâscă, O. (1996). Oameni, idei și

Introducere în măsurarea diversității Teorie și aplicații by Ion PURCARU (2011) [Corola-publishinghouse/Science/231_a_213]
Corola-publishinghouse/Science/2034_a_3359

câteva zile, sau în ce direcție va fi emis un electron eliberat prin dezintegrarea lui. Nu vor putea fi indicate decât probabilități. Așadar, legile care fac posibilă predicția și explicația unor efecte pe care le studiază mecanica cuantică sunt legi probabiliste, și nu deterministe. Iar caracterul probabilist al acestor legi nu ține de insuficiența cunoștințelor cu privire la caracteristicile de stare ale sistemelor cuantice. Există dovezi experimentale care probează că relațiile probabilistice între stări și evenimente nu sunt în fizica cuantică o consecință

[Corola-publishinghouse/Science/2034_a_3359]
va fi emis un electron eliberat prin dezintegrarea lui. Nu vor putea fi indicate decât probabilități. Așadar, legile care fac posibilă predicția și explicația unor efecte pe care le studiază mecanica cuantică sunt legi probabiliste, și nu deterministe. Iar caracterul probabilist al acestor legi nu ține de insuficiența cunoștințelor cu privire la caracteristicile de stare ale sistemelor cuantice. Există dovezi experimentale care probează că relațiile probabilistice între stări și evenimente nu sunt în fizica cuantică o consecință a cunoașterii incomplete a stării inițiale

[Corola-publishinghouse/Science/2034_a_3359]
care i-a dat-o Kant. Pretenția că acest principiu posedă o semnificație regulativă cu valabilitate universală nu va putea fi susținută de îndată ce vom recunoaște că în fizica cuantică cauzalitatea de tip determinist a fost înlocuită cu una de tip probabilist, statistic. Se poate spune că dezvoltarea cunoașterii fizice a dus la precizarea limitelor domeniului fizicii deterministe și odată cu aceasta a limitelor domeniului în care sunt valabile implicațiile normative ale principiului kantian al cauzalității cu privire la forma legilor științei. Morala care poate

[Corola-publishinghouse/Science/2034_a_3359]
Corola-publishinghouse/Science/278_a_505

constantă în cazul unei transformări reversibile și crește pentru orice transformare ireversibilă. Abordarea statistică a teoriei cinetice a gazelor, datorată lui J. W. Gibbs -1839-1903I-a permis fizicianului austriac Ludwig E. Boltzmann -1844-1906să definească entropia unui ansamblu de molecule în termeni probabiliști. Entropia constituie o măsură a nedeterminării sistemului. Evoluția viitoare a acestuia este cu atât mai previzibilă cu cât entropia sa este mai mică, căci comportarea elementelor ce compun un sistem entropic este mai dezordonată decât a acelora aparținând unuia caracterizat

TEHNOLOGIA INFORMAŢIEI CU APLICAŢII ÎN ATLETISM NOTE DE CURS – STUDII DE MASTERAT by Ababei Cătălina (2007) [Corola-publishinghouse/Science/278_a_505]