Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Возможность как альтернатива вероятности. Математические и эмпирические основы, применение
§ 4. Теоретико-возможностная модель. Оценивание
Поставить закладку
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 3 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Регистрация
Предыдущая страница
Следующая страница
Оглавление
Предисловие
§ 1. Вероятность и возможность. Эмпирическая интерпретация
§ 2. Эмпирическое восстановление Pr-стохастически измеримой возможности
§ 3. Эмпирическое восстановление и интерпретация Pr1-, . . . , Prk- стохастически измеримой возможности
§ 4. Теоретико-возможностное моделирование как расширение теоретико-вероятностного
Введение
Глава 1. Элементы теории возможностей
Введение
§ 1. Интеграл. Определение, свойства
§ 2. Мера возможности. Определение и свойства
§ 3. Нечеткие события. Возможность нечеткого события
§ 4. Мера необходимости. Определение и свойства
§ 5. Связь между возможностью и необходимостью
§ 6. Интегрирование по возможности и по необходимости
§ 7. Независимость. Условные возможность и необходимость
§ 8. Условные относительно σ-алгебры интеграл и возможность
§ 9. Продолжение возможности на алгебру P(X)
§ 10. Ое динственности продолжения возможности
§ 11. Продолжение интеграла
§ 12. Нечеткие элементы
§ 13. Нечеткие функции. Равенство, эквивалентность, независимость
§ 14. Нечеткие множества
§ 15. P-пополнение нечетких множеств и модель их регистрации
§ 16. Условный относительно нечеткого элемента интеграл
§ 17. Принцип относительности возможности
§ 18. Другие варианты теории возможностей
Глава 2. Стохастические модели возможности
Введение
§ 1. Условия согласованности класса P с классом Pr
§ 2. Согласованность теоретико-возможностной независимости с независимостью теоретико-вероятностной
§ 3. Условная возможность. Согласованность с условной вероятностью
§ 4. Возможность, максимально согласованная с вероятностью
§ 5. Максимальная согласованность неприводимого класса эквивалентных возможностей с классом вероятностей
§ 6. Классы возможностей P∗ и вероятностей Pr∗ и их когерентные разбиения
§ 7. Класс возможностей, согласованный в существенном с классом вероятностей
§ 8. Возможность и случайное множество
Глава 3. Эмпирическое построение возможности
Введение
§ 1. Асимптотические теоремы теории вероятностей
§ 2. Эмпирическое построение стохастически измеримой возможности
§ 3. Гранулирование пространства элементарных событий
§ 4. Эмпирическое гранулирование
§ 5. Об экспертных оценках распределения возможностей
Глава 4. Предельные теоремы
Введение
§ 1. Предварительные замечания и примеры
§ 2. Класс предельных распределений
§ 3. Свойства семейства операторов Tk, k = 1, 2,
§ 4. Асимптотика распределения нечеткого элемента ζk (1.5) при k→∞
§ 5. Предельные теоремы для альтернативного варианта теории возможностей
Глава 5. Возможность в статистической теории оценивания и проверки гипотез
Введение
§ 1. Параметр семейства вероятностей как нечеткий элемент
§ 2. Сложные гипотезы и альтернативы
§ 3. Асимптотические свойства оптимального нечеткого оценивания, основанного на случайных наблюдениях
Глава 6. Статистические и нечеткие оптимальные решения
Введение
§ 1. Теоретико-вероятностная модель. Идентификация
§ 2. Теоретико-вероятностная модель. Оценивание
§ 3. Теоретико-возможностная модель. Идентификация
§ 4. Теоретико-возможностная модель. Оценивание
§ 5. Связь между нечетким оцениванием и нечеткой идентификацией
§ 6. Оценивание нечеткого множества
§ 7. Оценивание нечеткого множества с учетом данных регистрации
§ 8. Оценивание параметра нечеткого множества
§ 9. Минимаксное оценивание
§ 10. Оценивание методами интервального анализа
Глава 7. Методы анализа и интерпретации данных наблюдений
Введение
§ 1. Теоретико-возможностные модели измерения и его интерпретации
§ 2. Редукция измерения при априори произвольном измеряемом сигнале
§ 3. Редукция измерения при нечеткой априорной информации об измеряемом сигнале
§ 4. Редукция измерения методом линейного программирования
§ 5. Редукция измерения методом минимизации ошибки
§ 6. Методы восстановления линейной зависимости и линейного прогнозирования
§ 7. Методы уточнения данных эксперимента, прогнозирования новых данных, оценивания зависимостей между данными
Список литературы
Список обозначений
Данный блок поддерживает скрол*