|
ru.algorithms
- RU.ALGORITHMS ----------------------------------------------------------------
From : Evgenij Masherov 2:5020/175.2 13 Jul 2003 15:36:45
To : Sergey Subbotin
Subject : Re: 90% Продолжаем разговор
--------------------------------------------------------------------------------
Sun Jul 13 2003 11:22, Sergey Subbotin wrote to Evgenij Masherov:
SS> 2. Используя полученные частоты определяем характеристики распределения
SS> для _каждого из возможных_ законов рапределения. Я на вскидку не помню,
SS> как мы это делали, а поднимать приличествующую случаю литературу лень. И
SS> вообще, с этим в ру.мат надо.
Hу, для начала - законов распределения более чем континуум... Так что вечности
для такого маловато будет...
При этом любой критерий принадлежности выборки к данному закону распределения
носит вероятностный характер.
SS> 3. Определяем коэффициенты кореляции r_j исходного распределения и
SS> каждого из гипотетичетских.
А вот когда введете понятие коэффициента корреляции для законов распределения
- пригласите на банкет по поводу Филдсовской премии. Впрочем, при хорошей
подаче можно и Hобелевку получить, по экономике, или там по биологии...
Потому, как коэффициент корреляции покамест определен только для выборок...
SS> 4. Определяем наибольший коэф. кореляции (при желании его можно даже
SS> проверить на статистическую значимость и на статистически значимое
SS> отличие от ближайшего)
Какая прелесть...
5. Если в п.4 все ОК, по функции распределения
SS> определяем интервал [a1_t,b1_t], в котором будет находиться заданная
SS> часть результатов. Если не ОК, то в конкретной реализации алгоритма можно
SS> либо предусмотреть поведение программы в данном случае, либо привлечь
SS> интеллект, искусственный або естественный.
Дивно...
SS> 6. Проверяем, какая часть результатов P_t находится в интервале
SS> [a1_t,b1_t] и корректируем интервал в зависимости от результата проверки
SS> -- если P_t > P, то исключаем из [a1_t,b1_t] сначала минимальное
SS> значение, затем максимальное (можно и наоборот), и смотрим, в каком из
SS> трех случаев получился наилучший результат. Аналогично при P_t < P
SS> включаем в интервал ближайшее к границе значение, лежащее вне интервала,
SS> с одной, затем с другой стороны, и опять же, из трех результатов выбираем
SS> наилучший. Здесь лучше всего будет работать с упорядоченным вектором
SS> _неповторяющихся_ результатов эксперимента.
В общем, задача, первоначально поставленная, не решена. Зато понтов выше
головы...
SS> Конечно, это не так быстро, но весьма точно.
SS> Вообще, мне думается, что сейчас весьма подходящее для автора вопроса
SS> время появиться и объявить во всеуслышание, для каких целей ему это
SS> понадобилось, или, хотя бы, что для него важнее -- скорость или
SS> надежность.
Hу, лично я видел подобные постановки в задачах поиска толерантных интервалов
в контроле качества. Впрочем, ждем-с...
SS> PS Думаю, нет необходимости развивать из этого долгий тред, поэтому
SS> предлагаю не писать более ничего, кроме конкретных решений.
SS> Кстати, я, видимо, где-то упустил, но что есть O(x)?
Кнут. Т.1. Или любой учебник по теории сложности вычислений.
Евгений Машеров АКА СанитарЖеня
--- ifmail v.2.15dev5
* Origin: FidoNet Online - http://www.fido-online.com (2:5020/175.2)
Вернуться к списку тем, сортированных по: возрастание даты уменьшение даты тема автор
|
