|
|
От
|
Alexandre Putt
|
|
|
К
|
Вячеслав
|
|
|
Дата
|
11.04.2010 18:50:03
|
|
|
Рубрики
|
Семинар;
|
|
Вячеслав, имейте совесть :))
На вопросы Вы, конечно, не ответили, потому что это невозможно, и Вы это отлично понимаете. Теперь Вы договариваетесь уже до совсем фантастичных вещей, вроде существования производных для любых функций, заданных для целых значений аргумента :)
Нет, это, разумеется, не функция, это просто ряд наблюдений, который необходимо обработать. Обработка осуществляется с помощью подходящих методов, в частности методов статистики. Как раз для того, чтобы исключить по возможности неверные заключения (вроде ошибочного принятия случайных колебаний за тенденцию и действительное изменение в рассматриваемых данных).
Я, конечно, мог бы Вас спросить о чём-нибудь негуманно, например о том, какой будет продолжительность жизни россиян в 2025 г. ("детерминированная" величина!), или там в 2225 г... Ну да ладно, судя по репликам аргументы Вы поняли. Про себя.
> И они не случайны. Для их обработки используют допущения об их случайности, но это делают именно для обработки, для устранения шумов, а не ради того чтобы объявить их случайными.
Нет, они случайны, потому что изменения продолжительности жизни от года к году диктуются всевозможными факторами, рассматривать которые в совокупности нецелесообразно, которые впрочем не оказывают систематического влияния, но достаточно велики, чтобы вызвать заметные изменения в данных.
> ...то тогда отклонения о расчетной траектории мы считаем не случайными, даже если они подчиняются закону нормального распределения.
Неверно, в данных - случайные. Модель же может быть аналитической и детерминистической. Но мы рассматриваем данные.
> Как вероятностный, так и детерминистский подходы - это всего лишь инструменты мышления. С Вами же складывается впечатления, что Вы считаете детерминистский подход - методом построения некоей условной релятивистской модели, а вероятностный - точным описанием сути явления, а вообще то они равноправны и используются в зависимости от решаемой задачи, а в результате дают одинаково условные модели.
"Вероятностный подход" используется всегда, когда детерминистический не является удовлетворительным, т.е. когда посторонние влияния на исследуемое явление минимальны и ими можно спокойно пренебречь, выстроив детерминистическую модель (или когда с ними готовы мириться). Впрочем, здесь нужно быть очень аккуратным и я не берусь утверждать, что приведённое разграничение верно.
При анализе же подобных данных, конечно же, следует использовать стат. методы.
> Я не прочь условится по-вашему, но только объясните зачем здесь нужны эти ваши вероятностные условности?
Как это зачем?
Вот представьте простую (детерминистическую!) модель с осадками. Скажем, на побережье Франции осадки колеблются от года к году, сначала возрастая, затем убывая. И, скажем, это имеет строго определённое влияние на урожай виноградников и стало быть количество выпимаемого вина каждый год.
В результате продолжительность жизни французов будет ежегодно меняться, то возрастая, то убывая, в зависимости от выпитого вина :))
Будете ли Вы тогда утверждать, что в продолжительности жизни есть существенные улучшения, наблюдая очередную фазу, или же проявите наблюдательность и заметите, что средняя продолжительность жизни не меняется, а видимое улучшение есть просто кратковременная особенность?