|
|
От
|
Вячеслав
|
|
|
К
|
Alexandre Putt
|
|
|
Дата
|
19.04.2010 14:46:53
|
|
|
Рубрики
|
Семинар;
|
|
Лично мне показалось, что помрачение случилось у Вас
>>А "умеет" это когда как у Вас, данные ассоциируются с функцией, а функции с данными? Да настолько жестко ассоциируются, что хотя и по 10 раз уточняешь что тезисы относятся к данным, Вы его всякий раз не мыслите в отрыве от функции?
>
>Если речь идёт о функции, то давайте определять функцию и применять термины корректно - для тех мат. объектов, для которых их применение уместно. Если речь идёт о данных, то давайте применять методы обработки этих данных, какие уместно (исходя из свойств данных).
Давайте. К примеру, если я пишу
"К примеру, если у Вас есть веские основания полагать, что на 05.12.1982 года существует более одного значений ОПЖ, то ОПЖ нельзя принимать за непрерывную функцию на всем интервале и соответственно нельзя вычислять на этот момент ее скорость." то это относится к данным, а не к функции.
>> Если же у нас для одной точки имеются несколько значений или есть основания полагать, что такие точки существуют, то мы задаем аппроксимирующую функцию с разрывом в этих точках.
>
> Так не бывает функций (никаких), которые для одного значения аргумента принимают несколько значений.
Конечно, но данные бывают и именно такие данные аппроксимируются разрывными функциями.
> Другое дело - с помощью методов можно через набор наблюдений, в том числе принимающих разные значения для одного значения независимой переменной, провести функцию (например, методом наименьших квадратов). (провести - не в буквальном смысле).
Можно и так, но обычно в таком случае прибегают к статистическим методам и работают с усредненными значениями.
> (Понятно, что в случае временной серии, как у нас, такая ситуация невозможна - все значения уникальны)
Конечно, причем не только уникально, а уже усреднены (и не один раз), а потому приходится прибегать к дополнительным соображениям на счет характера величины, благо о величине известно многое и помимо собственно значений во временном ряде.
>>> Если у Вас структурный разрыв в данных, то так и говорите.
>>В том числе. Вообще, структурный разрыв - качественное понятие, а речь о количественных характеристиках. Но мысль Вы, слава Богу, ухватили.
>
>Структурный слом (разрыв, называйте как хотите) - вполне количественное явление, определяемое с помощью стат. тестов и здравого смысла.
В разных предметных областях по-разному.
>>Так это вообще-то Вы приплели, когда начали утверждать, что у нас здесь можно задать лишь разрывную функцию. Да еще и завидным упорством приписываете сказанное мной относительно данных, к функциям. Взбеленишься тут.
>
>Вот когда говорите о данных, то и используйте корректную терминологию. Наблюдения заданы дискретно в виде последовательности.
А кто-то с этим спорил?