Исходные понятия
Вычисление
Выполнение арифметических и логических операций
Произведение арифметических действий над числами
Преобразование одного множества чисел в другое множество чисел
Исчисление
Выражение в каком-либо числе, количестве
Формализованный вывод логических утверждений
Процесс образования синтаксически правильных символических выражений из букв алфавита системы, языка, которые ставятся в соответствие предметам определенной области (например, объективного мира)
Преобразование одного множества выражений, утверждений, знаний в другое
Исходные понятия
Оценивание (статистическое) (оценка – как процедура)
Получение приближенного значения характеристик или параметров случайных элементов (величин, векторов, функций) по их реализациям (выборочным надным, выборке из генеральной совокупности)
Математические операции определения значений параметров и характеристик случайных элементов путем вычисления их по выборке из генеральной совокупности
Наблюдение
Метод исследования, основанный на целевом пассивном однократном восприятии объекта в реальных условиях (пассивный опыт)
Экспериментирование
Научно поставленный в учитываемых и/или регулируемых естественных или искусственных условиях активный опыт с исследуемым объектом или его моделью, допускающий многократное повторение
Цели экспериментирования
Идентификация (объекта)
Часть (этап) моделирования объекта, связанная с построением математической модели объекта по экспериментальным надным
Имитация (объекта)
Подражание, более или менее точное воспроизведение свойств, строения или функционирования объекта, воспроизведения его в разнообразных вариантах
Часть (этап) моделирования, связанная с искусственным воспроизведением всех или части рабочих функций или свойств моделируемого объекта с помощью модели (на модели)
ЦЕЛИ ЭКСПЕРИМЕНТИРОВАНИЯ
Гéнезис (объекта)
Определение состояния (объекта) в прошлом
Диагностика (объекта)
Определение состояния (объекта) в настоящем
Прогнозирование (объекта)
Определение (предсказание) состояния (объекта) в будущем
Другие, связанные с модельным представлением объекта и результатов экспериментирования
МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Модель (объекта-оригинала) – целевой вспомогательный объект – образ объекта-оригинала, отражающий наиболее существенные для достижения цели «исследования» закономерности, суть, свойства, особенности строения и функционирования объекта-оригинала.
Моделирование (объекта-оригинала) – метод исследования, основанный на:
замене исследуемого объекта-оригинала его моделью,
работе с ней (вместо объекта),
переносе полученных по модели результатов на объект.
МОДЕЛЬ И ЕЕ МНОГОМЕСТНОЕ ОТНОШЕНИЕ
М
ОДЕЛИ,
ИХ ОТНОШЕНИЯ, НАЗНАЧЕНИЯ, КАЧЕСТВО
СВОЙСТВА МОДЕЛИ
Условное изображение отношений «объект-модель» с учётом свойств модели (термина)
ВИДЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ И ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ИХ ОПИСАНИЯ МОДЕЛЕЙ
ВИДЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ
ПРАВИЛА ЭКСПЕРИМЕНТИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА
Первичное в анализе – определение целей и задач его.
Цели и задачи, используемые методы и средства анализа должны быть согласованы со средой, в которой осуществляется анализ, отвечать системным и специфическим требованиям (т.е. быть ингерентными).
Требования – одна из моделей в постановке задачи анализа.
Анализ – итерационный процесс согласования различных этапов его.
Допускается и реально реализуется множественность моделей одного и того же объекта (явления, процесса).
Отношение «ЭКСПЕРИМЕНТ – МОДЕЛЬ» взаимно, двояко:
а) эксперимент источник информации для моделирования (модели, анализа), проверки и уточнения модели;
б) модель источник организации эксперимента (анализа), она диктует вид эксперимента и анализа.
Модель есть способ существования знаний.
Анализ данных должен учитывать всех участников: объект, субъект, модель, среда, в которой модель функционирует.
Среда это: термины, цели и задачи исследования, исходные и полученные данные и результаты, измерительные шкалы, виды анализа, используемые модели, характеристики, технологии, алгоритмы, аппаратно-программные и другие средства и т.д.
Термины (объектные и инструментальные) – базовый компонент моделирования и анализа.
Измерения бывают количественные и качественные, прямые и косвенные, они неизбежно сопровождаются погрешностями, могут не снять расплывчатой неопределённости.
Данные всегда представлены в определённой измерительной шкале (качественной (номинальной, порядковой), количественной (числовой)), которую следует выбирать максимально сильной, но не завышенной, соответствующей природе исследуемого объекта (явления, процесса).
При обработке и анализе данных можно выполнять только такие действия, которые допустимы для исследуемой шкалы. (Нарушение этого правила может привести к неправомерной, ложной интерпретации результатов эксперимента).
При обработке данных содержащееся в них количество информации не может быть увеличено. Обработка позволяет лишь представить информацию в более удобном, компактном для анализа виде (в лучшем случае без потери полезной для анализа информации).
Необходимо всегда учитывать ограниченность ресурсов (моделей, средств, ...).
Рассматривая систему «объект – признак – значение – уверенность», следует иметь в виду противоположные точки зрения на неполноту информации об объекте: неточность и неопределённость. Неточность значение. Неопределённость уверенность.
<Данные> требуют их исследования, а не только обработки и анализа.
Правдивые результаты можно получить, если придерживаться корректного выполнения всех технологических этапов операций (исследования, экспериментирования, сбора, обработки, анализа, интерпретации, применения).
Интерпретация результатов исследования обязательная и является одним из приемов повышения устойчивости результатов.
Назначение эксперимента – получение <данных>, позволяющих по ним построить наиболее правдоподобную (а не недостижимую истинную!) гипотезу, модель.
В основе любого эксперимента явно или неявно присутствует идея устойчивости результатов к сохранению или нарушению условий его проведения (идеи робастности, инвариантности, адаптивности, …).