14. Отклик, функции отклика, оценка функции отклика, дисперсия функции отклика.

Отклик Ндп. Реакция Параметр Наблюдаемая случайная переменная, по предположению, зависящая от факторов Функция отклика Зависимость математического ожидания отклика от факторов Оценка функции отклика Зависимость, получаемая при подстановке в функцию отклика оценок значений ее параметров Дисперсия оценки функции отклика Дисперсия оценки математического ожидания отклика в некоторой данной точке факторного пространства

15.Линейные и нелинейные по параметрам модели.

16.Сходство в поведении различных по физической природе систем с точки зрения математического моделирования (аналогии).

17. Понятие квантования.

В информатике под квантованием (англ. quantization) непрерывной или дискретной величины понимают разбиение диапазона её значений на конечное число интервалов. Существует также векторное квантование — разбиение пространства возможных значений векторной величины на конечное число областей. Квантование часто используется при обработке сигналов, в том числе при сжатии звука и изображений.

Однородное (линейное) квантование — разбиение диапазона значений на отрезки равной длины. Его можно представлять как деление исходного значения на постоянную величину (шаг квантования) и взятие целой части от частного:

Не следует путать квантование с дискретизацией (и, соответственно, шаг квантования с частотой дискретизации). При дискретизации изменяющаяся во времени величина (сигнал) замеряется с заданной частотой (частотой дискретизации), таким образом, дискретизация разбивает сигнал по временной составляющей (на графике — по горизонтали). Квантование же приводит сигнал к заданным значениям, то есть, разбивает по уровню сигнала (на графике — по вертикали). Сигнал, к которому применены дискретизация и квантование, называется цифровым.

При оцифровке сигнала уровень квантования называют также глубиной дискретизации или битностью. Глубина дискретизации измеряется в битах и обозначает количество бит, выражающих амплитуду сигнала. Чем больше глубина дискретизации, тем точнее цифровой сигнал соответствует аналоговому. В случае однородного квантования глубину дискретизации называют также динамическим диапазоном и измеряют в децибелах (1 бит ≈ 6 дБ).

18. Особенности оценки математических моделей в пространстве модели и параметров.

19. Критерии планирования экспериментов.

Можно встретить разные критерии классификаций экспериментальных планов. Важным при этом оказывается общий контекст представления методов психологического исследования: рассматривается только экспериментальный метод или и другие подходы к сбору эмпирических данных; сравнивается ли проведение экспериментов в специально созданных и "полевых" условиях; учитываются ли при представлении экспериментальных схем возможные схемы обработки данных и т.д.

При обсуждении типов экспериментов наиболее важными являются содержательные критерии, позволяющие оценить разнообразие экспериментальных способов проверки психологических гипотез. Поэтому целесообразно остановиться только на основных критериях, позволяющих структурировать сведения из области формального планирования экспериментов.

Первый критерий - это критерий строгого, или истинного, эксперимента, по отношению к которому можно выделить так называемые доэкспериментальные и квазиэкспериментальные планы. Д. Кэмпбеллом он связывается с возможностью рандомизации, т.е. случайного распределения разных уровней НЗП по экспериментальным и контрольным условиям, означающей также допущение об эквивалентности групп испытуемых в этих условиях. Сравнение групп, являющихся эквивалентными по всем факторам, кроме экспериментального воздействия, позволяет рассматривать сдвиг в значениях ЗП при сравнении экспериментального и контрольного условий именно в связи с воздействием этого фактора.

Второй критерий - это число осуществляемых экспериментальных воздействий; в соответствии с ним принято различать планы с одной независимой переменной и так называемые факторные планы с двумя и более независимыми переменными. Один или несколько экспериментальных факторов изменяются в ситуации - каждый из них может быть оценен с точки зрения шкалы, в которой представлены изменения переменной. Напомним, что это могут быть шкалы наименований. порядка, интервалов или отношений. Критерий разделения экспериментальных схем на качественные и количественные связан с учетом шкалы, в которой измерена НЗП. Качественными называются обычно эксперименты, в которых уровни НЗП заданы в классификационных признаках. Если между условиями НЗП может быть показано не только качественное различие, но и порядок в величине учитываемого признака, то это уже позволяет переходить к количественному эксперименту. Использование количественных изменений НЗП означает переход к многоуровневому эксперименту (корреляционным исследованиям и факторным экспериментам).

В качестве третьего критерия может выступать схема осуществления эксперимента, которая выстраивается в соответствии с интраиндивидуальным или межгрупповым способами предъявлений условий НЗП.

Для представления примеров экспериментальных схем, как планов организации экспериментальных воздействий, приняты обозначения:

• X - НЗП (независимая переменная) без указания уровней; экспериментальная переменная или событие, влияние которого подлежит измерению (НЗП);

• Хх и Х2 - уровни НЗП:

• R - рандомизация, т.е. случайный порядок предъявления проб в последовательности либо случайная стратегия образования групп (случайная выборка из популяции или случайное разбиение имеющейся выборки на группы испытуемых);

• О - процедура измерения зависимой переменной; в случае предварительного тестирования появляются индексы, например Ох X <Я;

• X и О, стоящие в одной строке, относятся к одним и тем же конкретным лицам;

• направление слева направо обозначает временной порядок.

Порядок условий НЗП одновременно является и планом измерения ЗП. Кроме того, как это имеет место в плане, называемом Кэмпбеллом "временными сериями", сам фактор времени может присутствовать в схеме в качестве подразумеваемой переменной. Важно также помнить о возможной неидентичности плана эксперимента и плана обработки данных. Но это уже специальная проблема спецификации психологических гипотез и допустимых форм статистических решений об экспериментальных эффектах.