10Понятие статистического критерия. Экспериментальное и теоретическое значение критерия. Критическая область. Использование p-value в статистических программах, истолкование его значений.

статистический критерий — строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается статистическая гипотеза.

P-value — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Фактически это вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Проверка гипотез с помощью P-значения является альтернативой классической процедуре проверки через критическое значение распределения.

Обычно P-значение равно вероятности того, что случайная величина с данным распределением (распределением тестовой статистики при нулевой гипотезе) примет значение, не меньшее, чем фактическое значение тестовой статистики.

Особенностью P-значений является их неустойчивость на эквивалентных выборках, что может стать препятствием для воспроизводимости результатов эксперимента. Альтернативы использованию P-значений включают такие методы, как оценочная статистика и фактор Байеса.

11Понятие статистического критерия. Проверка нормальности распределения (пример критерия)

12Понятие статистического критерия. Проверка равенства средних двух выборок (примеры)

13Понятие статистического критерия. Проверка равенства дисперсий (примеры).

14Системы искусственного интеллекта. Логический подход к построению систем искусственного интеллекта.

1. Логический подход. Основой для данного подхода служит Булева алгебра. Исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом и правил логического вывода как отношений между ними. Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Таким образом, практически каждая система искусственного интеллекта, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели

15Системы искусственного интеллекта. Структурный подход к построению систем искусственного интеллекта.

2. Структурный подход. Построение искусственного интеллекта осуществляется путем моделирования структуры человеческого мозга. Результирующими моделями в этом подходе являются искусственные нейронные сети.

16Системы искусственного интеллекта. Эволюционный подход к построению систем искусственного интеллекта.

Эволюционный подход. Основное внимание уделяется построению начальной модели, и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Модель может быть составлена различными методами (нейронная сеть, набор логических правил и др.). После этого в результате проверки моделей отбираются лучшие из них, на основании которых по различным правилам генерируются новые модели, из которых опять выбираются лучшие и т. д. Особенность – перенесение основной работы разработчика с построения модели на алгоритм ее модификации.