русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Естественный отбор — движущая и направляющая сила эволюции


Дата добавления: 2014-11-01; просмотров: 917; Нарушение авторских прав


В регрессионных задачах нередко ставится вопрос о включении в модель определенных членов. Этот вопрос можно исследовать, изучая дополнительную долю или часть суммы квадратов, обусловленной регрессией, которая связана с включением в модель рассматриваемых членов. Средний квадрат этой дополнительной суммы может быть сопоставлен с оценкой параметра , чтобы выяснить, имеется ли между ними значимое различие. Если средний квадрат значимо превышает оценку , то такие члены следует включать в модель. В противном случае их можно рассматривать как излишние и исключить из модели.

Предположим, что – это известные функции основных факторов . Рассмотрим две модели.

1. . Для нее получены следующие МНК-оценки: , , , , . Сумма квадратов, обусловленная регрессией для этой модели . Пусть модель адекватна и величина используется в качестве оценки параметра .

2. . МНК-оценки этой модели : , , , , , а сумма квадратов, обусловленная регрессией – . Заметим, что полученные оценки будут совпадать с , , , , , если первые столбцов матрицы ортогональны последним столбцам.

Величина есть дополнительная сумма квадратов, связанная с включением в модель 1 члена . Так как имеет степеней свободы, а , то дополнительная сумма квадратов будет иметь степеней свободы.

Если , то величина

(8)

подчиняется -распределению. Значит, можно проверить гипотезу : при помощи -критерия. Если рассчитанное по соотношению (8) значение превышает табличное , гипотеза отвергается.

Для удобства величина может быть обозначена .

Дополнительная сумма квадратов может вычисляться исходя из остаточных сумм квадратов .

Итак, дополнительные суммы квадратов можно получить для одного или нескольких оцениваемых коэффициентов при наличии других коэффициентов, используя две модели, одна из которых включает рассматриваемые коэффициенты, а другая нет.



Если в регрессионной модели содержится несколько членов, то мы можем полагать, что они вводятся в уравнение в любой желаемой последовательности. Если найти

,

то будем иметь сумму квадратов, имеющую одну степень свободы, которая измеряет вклад каждого коэффициента в сумму квадратов, обусловленную регрессией при условии, что все другие члены уже входят в модель. Иначе говоря, величина является мерой важности параметра , как если бы он был добавлен в модель последним. Соответствующий средний квадрат равен рассматриваемой сумме квадратов, поскольку она имеет одну степень свободы, и может сравниваться с остаточной дисперсией с помощью -критерия. Такой вариант -критерия называется частным -критерием для коэффициента .

При построении подходящей модели частный -критерий – это полезный критерий для решения вопроса о добавлении или исключении членов из модели.

Частный -критерий с числами степеней свободы 1 и для проверки гипотезы против альтернативы равен в точности квадрату случайной величины , имеющей распределение Стьюдента с степенями свободы, которая вычисляется по формуле (7). Это значит, что проверка гипотезы может выполняться с использованием либо -критерия, либо -критерия.

 

Естественный отбор — движущая и направляющая сила эволюции

10.1. Значение данных селекции для вскрытия механизма действия естественного отбора

Теория естествеиного отбора возникла на широком фундаменте практической се­лекции (см. гл. 3). На примере возникнове­ния разных пород голубей Ч. Дарвин убеди­тельно показал, что все они получены чело­веком благодаря размножению тех особей, которые оказывались носителями каких-то желательных признаков или свойств. Таким же образом были созданы человеком все без исключения, порой причудливые, фор­мы домашних животных и культурных рас­тений, предназначенные для удовлетворения тех или иных потребностей человека.

Результаты искусственного отбора ста­ли особенно ощутимыми с началом система­тического применения его в методической (сознательной) форме еще II—I тыс. лет до н.э. в Китае, Индии, Месопотамии, Риме и других древних центрах цивилизации. Се­лекционер заранее определяет основные показатели будущей породы или сорта и старается затем реализовать свой идеал пу­тем подбора родителей для скрещивания. Эффект такого отбора увеличивается при большой выборке исходных особей — это повышает вероятность быстрого нахожде­ния особей с нужными уклонениями.

В бессознательном отборе Ч. Дарвин увидел аналогию процесса, действующего в природе независимо от человека. Только место человека, определяющего оставление для размножения нужных ему особей, в природе занимает пррцесс, действующий без чьей-либо заранее заданной цели,— ес­тественный процесс успешного выживания каждого вида в меняющихся условиях сре­ды.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Принцип «дополнительной суммы квадратов» | Предпосылки естественного отбора


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.