Связанные понятия
Мно́жественное выра́внивание после́довательностей (англ. multiple sequence alignment, MSA) — выравнивание трёх и более биологических последовательностей, обычно белков, ДНК или РНК. В большинстве случаев предполагается, что входной набор последовательностей имеет эволюционную связь. Используя множественное выравнивание, можно оценить эволюционное происхождение последовательностей, проведя филогенетический анализ.
Методы прогнозирования в экономике — это совокупность научных методик, которые используются специалистами для разработки оптимальных алгоритмов дальнейшего развития различных сфер экономики каждого конкретного государства или мировой экономики в целом.
Подробнее: Экономическое прогнозирование
Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции.
Семантический дифференциал (англ. semantic differential) — метод построения индивидуальных или групповых семантических пространств (англ. semantic space). Координатами объекта в семантическом пространстве служат его оценки по ряду биполярных градуированных (трех-, пяти-, семибалльных) оценочных шкал (англ. rate scale), противоположные полюса которых заданы с помощью вербальных антонимов. Эти шкалы отобраны из множества пробных шкал методами факторного анализа.
В математической статистике
семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.
Упоминания в литературе
Для облегчения
поиска подобных закономерностей разработано множество средств математического анализа, реализованных в соответствующих статистических пакетах. Однако в силу возрастания сложности и повышения размерности данных особо актуально использование автоматизированных средств, позволяющих сокращать размерность набора анализируемых переменных. При этом часто возникает необходимость дополнять набор традиционных интегральных характеристик глазодвигательной активности (таких как время прочтения текста, средняя длительность фиксаций, число фиксаций, прогрессивных и регрессивных саккад и подобных) показателями, отражающими пространственно-временные особенности процесса зрительного поиска, которые могут содержать дополнительную информацию об объекте изучения, улавливая интересующие исследователя паттерны переходов взора между областями интереса.
Таким образом, соответствие развития коммуникации возрастным нормам, гармоничное
сочетание всех компонентов коммуникации, соответствие их игровому контексту, в частности, и культурному периоду, в целом, свидетельствует о гармоничном развитии ребенка. Выпадение или искажения, по какому-либо параметру, представленному выше, позволяет говорить о том, что необходима дополнительная диагностика и выявление специфических паттернов коммуникативного поведения.
Для решения поставленных задач использован также клинический феноменологический (визуальный) анализ, позволяющий качественно оценить особенности целостного паттерна ЭЭГ (Лукашевич и др., 1994; Жирмунская, 1996; Жирмунская, Лосев, 1997). В этом случае использовался, как правило, биполярный монтаж электродов, позволяющий упростить оценку
паттерна распределения альфа-ритма, в частности нарастание его мощности от передних отделов к задним (от верхних каналов записи к нижним – рис. 2.1, иллюстрации нативных, необработанных записей ЭЭГ на рис. 2.2, 2.4, 2.6, 2.8).
В основе фрактального анализа городской культуры лежит выявление повторяющихся самоподобных геометрических или социокультурных
паттернов и определение их типов. В урбанистике также нередко ставится задача определения специальных коэффициентов, связанных с т. н. фрактальной размерностью (степенью «изломанности») городских территорий и характеризующих закономерности роста и эволюции города. Фрактальное моделирование выступает как средство визуализации и описания сложных урбанистических систем и процессов, характеризующихся нелинейностью и динамическим хаосом, – от отдельных элементов мегаполиса до всей городской среды в целом.
Анализ ЭЭГ как неинвазивный метод исследования нейрофизиологических особенностей получил достаточно широкое распространение. Спектральный анализ ЭЭГ используется в генетических, клинических, психофизиологических исследованиях и
предполагает анализ более сложных компонентов ЭЭГ, в частности суммарных энергий и спектральных плотностей[2] отдельных ритмов. ЭЭГ – сложная комплексная характеристика деятельности мозга, обладающая достаточно высокой индивидуальной стабильностью: ретестовая надежность результатов достаточно высока (0,5–0,8) (Pollock et al., 1991; Salinsky et al., 1991; Stassen et al., 1987). Дисперсия межиндивидуальной вариативности паттернов ЭЭГ значительно перекрывает внутрииндивидуальные флуктуации, связанные с колебаниями функционального состояния (Анохин, 1987). В генетических исследованиях (Van Baal, 1997; Van Beijsterveldt et al., 1996) показано значительное влияние генетических факторов на индивидуальные различия в спектральных характеристиках ЭЭГ, увеличивающихся с возрастом.
Связанные понятия (продолжение)
Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
Видеосемантика — краткое логическое изложение видеоинформации путём разложения её на семантические единицы (видеосюжеты), каждый из которых имеет свой законченный смысл, отличающийся от предыдущего и последующего видеосегмента. Это особое направление видеоаналитики — так называемая гибкая видеоаналитика, не имеющая жестких параметров и точной формализации.
Структурное прогнозирование или структурное обучение является собирательным термином для техник обучения машин с учителем, которые вовлекают предвидение структурных объектов, а не скалярных дискретных или вещественных значений.
Фиксированные эффекты с разложением вектора (англ. Fixed-effects vector decomposition, FEVD) — разновидность регрессионного анализа на панельных данных с фиксированными эффектами, позволяющая измерять эффекты не изменяющихся во времени предикторов вместе с фиксированными эффектами групп наблюдений (стандартные FE-оценки не позволяют оценивать не различающиеся во времени предикторы). Первоначально метод был предложен в статье (Plümper, Troeger, 2007).
Ме́тод вы́борочных обсле́дований — способ определения свойств группы объектов (генеральной совокупности) на основании статистического исследования её части (выборки).
Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.
Идентификация систем — совокупность методов для построения математических моделей динамической системы по данным наблюдений. Математическая модель в данном контексте означает математическое описание поведения какой-либо системы или процесса в частотной или временной области, к примеру, физических процессов (движение механической системы под действием силы тяжести), экономического процесса (реакция биржевых котировок на внешние возмущения) и т. п. В настоящее время эта область теории управления хорошо...
Биполярный конструкт — двустороннее или двунаправленное измерение процессов, протекающих в русле психики, с целью предвосхищения событий и их содержания. Впервые они были выделены американским психологом Дж. Келли в рамках разработки концепции когнитивной психологии на примере личностных конструктов.
Метод балльных оценок — один из методов одномерного шкалирования, используемых в психологии, процедура которого заключается в построении шкал на основе балльных оценок, получаемых из суждений испытуемых. Из всех методов психологических измерений, использующих оценочные суждения человека, шкалирование, основанное на балльных оценках, является наиболее популярным в виду своей простоты. Метод распространен как в прикладных, так и в академических разделах психологии, например, при психологической оценке...
Предсказа́ние втори́чной структу́ры РНК — метод определения вторичной структуры нуклеиновой кислоты по последовательности её нуклеотидов. Вторичную структуру можно предсказывать для единичной последовательности или анализировать множественное выравнивание семейства родственных РНК.
Выравнивание последовательностей — биоинформатический метод, основанный на размещении двух или более последовательностей мономеров ДНК, РНК или белков друг под другом таким образом, чтобы легко увидеть сходные участки в этих последовательностях. Сходство первичных структур двух молекул может отражать их функциональные, структурные или эволюционные взаимосвязи. Выровненные последовательности оснований нуклеотидов или аминокислот обычно представляются в виде строк матрицы. Добавляются разрывы между...
Морфологическая амёба (англ. morphological amoeba) — разновидность нелинейных морфологических операторов, предназначенных для адаптивной фильтрации изображений. Типичная морфилогическая амёба представляет из себя двумерный оконный фильтр, который, подобно остальным базовым операциям математической морфологии, последовательно накладываeтся на весь массив пикселов, однако, в отличие от традиционных операторов, имеет способность к адаптации под локальные особенности и резкие изменения тонкой структуры...
Модель замен (в биологии) - набор теоретических или эмпирических правил, описывающих процесс замещения нуклеотидов или аминокислот в ходе эволюции последовательности ДНК или белка.
Простра́нственное выра́внивание — способ установления гомологии между двумя или более полимерными структурами на основании их трёхмерной структуры. Этот процесс обычно применяется к третичной структуре белков, но может также использоваться и для больших молекул РНК. В противоположность простому наложению структур, когда известно по крайней мере несколько эквивалентных аминокислотных остатков, пространственное выравнивание не требует никаких предварительных данных, кроме координат атомов.
Анализ чувствительности (sensitivity analysis) — заключается в оценке влияния изменения исходных параметров проекта на его конечные характеристики, в качестве которых, обычно, используется внутренняя норма прибыли или NPV. Техника проведения анализа чувствительности состоит в изменении выбранных параметров в определенных пределах, при условии, что остальные параметры остаются неизменными. Чем больше диапазон вариации параметров, при котором NPV или норма прибыли остается положительной величиной...
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Выделение признаков — это процесс снижения размерности, в котором исходный набор сырых переменных сокращается до более управляемых групп (признаков) для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных.
Тест Хаусмана , называемый также тестом Ву-Хаусмана или Дарбина-Ву-Хаусмана — применяемый в эконометрике тест для сравнения моделей, оцененных разными методами, один из которых позволяет получить состоятельные оценки и при нулевой и при альтернативной гипотезе, а другой — только при нулевой гипотезе.
Обучение на примерах (англ. Learning from Examples) - вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах вырабатываются решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется экзаменационной выборкой примеров.
Диаграмма Варнье — Орра — особый вид блок-схемы, предназначенной для описания организации данных и процедур, разработаны Жаном-Домиником Варнье (Франция) и Кеннетом Орром (англ. Kenneth Orr). Этот метод помогает разрабатывать структуру программ путём идентификации выходных и обрабатываемых результатов с целью выявления шагов и входных комбинаций, необходимых для получения этих результатов. Простой графический метод, используемый в диаграммах Варнье — Орра, позволяет сделать очевидными как уровни...
Структурная индукция — конструктивный метод математического доказательства, обобщающий математическую индукцию (применяемую над натуральным рядом) на произвольные рекурсивно определённые частично упорядоченные совокупности. Структурная рекурсия — реализация структурной индукции в форме определения, процедуры доказательства или программы, обеспечивающая индукционный переход над частично упорядоченной совокупностью.
Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.
В обучении машин и распознавании образов признак — это индивидуальное измеримое свойство или характеристика наблюдаемого явления. Выбор информативных, отличительных и независимых признаков является критическим шагом для эффективных алгоритмов в распознавании образов, классификации и регрессии. Признаки обычно являются числовыми, но структурные признаки, такие как строки и графы, используются в синтаксическом распознавании образов.
Подробнее: Признак (обучение машин)
Эмпирическая модель — разновидность моделей, основу которой составляют результаты анализа некоторого объема данных (информации), полученных в результате эксперимента или измерений. Результатом подобного анализа, как правило, являются вывод (создание) новых формул, уравнений, закономерностей, корреляционных зависимостей, описывающих связь между рассматриваемыми величинами. Результатом также может являться некоторый массив данных, представляющий собой эталон, с которым в дальнейшем будут сравниваться...
Количественный анализ экспрессии генов — анализ транскриптома, измерение транскрипционной активности гена, с помощью определения количества его продукта, матричной РНК (мРНК), универсальной для большей части генов.
Сравни́тельный ме́тод — метод сопоставления двух и более объектов (явлений, идей, результатов исследований и т. п.), выделение в них общего и различного с целью классификации и типологии.
Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно...
Диаграмма Исикавы — т. н. диаграмма «рыбьей кости» (англ. Fishbone Diagram), или «причинно-следственная» диаграмма (англ. Cause and Effect Diagram), известная также как диаграмма «анализа корневых причин».
Полиморфизм в языках программирования и теории типов — способность функции обрабатывать данные разных типов.
Декомпозиция — разделение целого на части. Также декомпозиция — это научный метод, использующий структуру задачи и позволяющий заменить решение одной большой задачи решением серии меньших задач, пусть и взаимосвязанных, но более простых.
В обучении машин вероятностный классификатор — это классификатор, который способен предсказывать, если на входе заданы наблюдения, распределение вероятностей над множеством классов, а не только вывод наиболее подходящего класса, к которому наблюдения принадлежат. Вероятностные классификаторы обеспечивают классификацию, которая может быть полезна сама по себе или когда классификаторы собираются в ансамбли.
Прогно́з (от греч. πρόγνωση «предвидение, предсказание») — это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления. В узком смысле, это вероятностное суждение о будущем состоянии объекта исследования.
Двухшаговый метод наименьших квадратов (Двухшаговый МНК, ДМНК,TSLS, 2SLS — англ. Two-Stage Least Squares ) — метод оценки параметров эконометрических моделей, в частности систем одновременных уравнений, состоящий из двух этапов (шагов), на каждом из которых применяется метод наименьших квадратов.
Параметрический полиморфизм в языках программирования и теории типов — свойство семантики системы типов, позволяющее обрабатывать значения разных типов идентичным образом, то есть исполнять физически один и тот же код для данных разных типов.
Экзогенность — буквально «внешнее происхождение» — свойство факторов (и важнейшее требование, предъявляемое к ним) эконометрических моделей, заключающееся в предопределённости, заданности их значений, независимости от функционирования моделируемой системы (явления, процесса). Экзогенность противоположна эндогенности. Значения экзогенных переменных определяется вне модели, и на их основе в рамках рассматриваемой модели определяются значения эндогенных переменных.
Визуализация данных — это представление данных в виде, который обеспечивает наиболее эффективную работу человека по их изучению. Визуализация данных находит широкое применение в научных и статистических исследованиях (в частности, в прогнозировании, интеллектуальном анализе данных, бизнес-анализе), в педагогическом дизайне для обучения и тестирования, в новостных сводках и аналитических обзорах. Визуализация данных связана с визуализацией информации, инфографикой, визуализацией научных данных, разведочным...
Стати́ческий ана́лиз ко́да (англ. static code analysis) — анализ программного обеспечения, производимый (в отличие от динамического анализа) без реального выполнения исследуемых программ. В большинстве случаев анализ производится над какой-либо версией исходного кода, хотя иногда анализу подвергается какой-нибудь вид объектного кода, например P-код или код на MSIL. Термин обычно применяют к анализу, производимому специальным программным обеспечением (ПО), тогда как ручной анализ называют «program...
Качественная, дискретная, или категорийная переменная — это переменная, которая может принимать одно из ограниченного и, обычно, фиксированного числа возможных значений, назначая каждую единицу наблюдения определённой группе или номинальной категории на основе некоторого качественного свойства. В информатике и некоторых других ветвях математики качественные переменные называются перечислениями или перечисляемыми типами. Обычно (хотя не в этой статье), каждое из возможных значений качественной переменной...
Линии тренда — элемент аппарата технического анализа, используемый для выявления тенденций изменения цен на различных видах бирж.
Размещение патинко (англ. pachinko allocation, PAM) — метод тематического моделирования, применяемый в машинном обучении и обработке естественного языка, позволяющий обнаружить скрытую тематическую структуру в коллекции документов. От более ранних методов (например, LDA) алгоритм отличается тем, что моделирует корреляции между темами в дополнение к корреляциям слов, задающих темы. PAM превосходит LDA по гибкости и выразительной силе. Впервые метод описан, реализован и применён для обработки текстов...
Отбор признаков , известный также как отбор переменных, отбор атрибутов или отбор поднабора переменных, это процесс отбора подмножества значимых признаков (переменных зависимых и независимых) для использования в построении модели. Техники отбора признаков используются по четырём причинам...
Фиксированные эффекты с индивидуальными наклонами (англ. Fixed effects with invidual-specific slopes, fixed effects with individual slopes, FEIS, FE-IS) — разновидность регрессионного анализа на панельных данных с фиксированными эффектами, позволяющая получать оценки не только индивидуального эффекта в общей константе модели (как делает стандартная FE-модель), но и вводить характерные для индивидов в выборке наклоны для независимой переменной. FEIS-оценки были впервые введены в статье (Polachek...
Тематическое моделирование — способ построения модели коллекции текстовых документов, которая определяет, к каким темам относится каждый из документов.
Упоминания в литературе (продолжение)
Другое направление динамического системного подхода, «организменное» (Lewis, 2000; Overton, Ennis, 2006), включает высокопорядковые формы в различные уровни организации динамических систем, в
объяснении интегрируя появление паттернов развития в каузальные отношения всех типов причинности (физической, формальной, движущей и целевой), введенных еще Аристотелем. Время развития рассматривается как направленное, необратимое, включающее реальное, текущее. Процессы самоорганизации раскрываются в логике преимущественно сверху вниз (top-down), но также и снизу вверх (bottom-up) через межуровневое взаимодействие и циркулярность развития. Это требует включенности прошлого и будущего в интегративный процесс.
Согласно Беку, обработка информации основана на базисных убеждениях, внедренных в схемы. В когнитивной психотерапии понятия
«убеждения», «схемы», «правила», «когнитивные паттерны», «когниции» в целом являются взаимозаменяемыми (Бек, Фримен, 2002). Схемы – это когнитивные структуры, которые организуют опыт и поведение; убеждения и правила отражают содержание схем. Таким образом, вполне допустимо употребление понятий «дисфункциональные схемы» и «дисфункциональные убеждения» в одном значении. В понятии «когнитивная схема» акцентируется когнитивный компонент схем, участвующий в процессе восприятия, тогда как в понятии «убеждение» больше эмоциональных и мировоззренческих коннотаций.
Характер взаимодействия субъектов общения может быть оценен по выраженности тех или иных интенциональных паттернов. Интенциональный
паттерн, выступающий единицей анализа процесса интеракции, имеет следующие признаки:
Неразработанность теории ИСС привела к тому, что на данный момент отсутствует единое и общепризнанное определение этого состояния. В зарубежной литературе по этой теме можно выделить два типа определений, условно обозначенных
нами как определение через «паттерн» состояния и через «набор параметров», и два варианта операционализации этих определений – обращение к объективным и к субъективным показателям. Первый тип определения предполагает, что у человека существует некий паттерн, целостный образ внутренних самоощущений – паттерн так называемого обычного состояния сознания (ОСС). При значительном отклонении от него человек чувствует, что его состояние сознания изменилось. Определение через паттерн обычно носит «субъективный» характер: идентификация состояния сознания как измененного происходит на основе внутренних ощущений самого переживающего ИСС – данных его самонаблюдения. Приведем примеры подобных определений.
Одним из таких направлений в изучении познания можно считать коннекционизм, основные идеи которого связаны с моделированием «нейронных сетей».
Информация представлена в паттернах активации нейронных элементов, объединенных в сети; параллельное протекание психических процессов связывается с симультанным взаимодействием нейронных элементов между собой.
Соотношение стратегий решения может указывать на профиль контроля поведения, на ресурсы функционирования которого они опираются. Здесь можно указать на обобщенную классификацию копингов, которая перекликается с нашими предположениями. Это эмоциональный/проблемный; когнитивный/поведенческий и успешный/неуспешный (Куфтяк, 2004). В данной классификации представлены задачи и результат копинга, стоящие перед субъектом. Согласно нашему предположению, субъектом решаются одни и те задачи преимущественно в соответствии с его интегративной индивидуальностью,
существуют индивидуальные паттерны контроля поведения, уровень организации личности и субъектности. Если наши предположения верны, то профиль контроля поведения как своеобразное соотношение когнитивного, эмоционального и волевого компонентов будет связан с типами стратегий совладения и видами предпочитаемых психологических защит. Т. е. уровень и особенности субъектной организации, степень зрелости как согласованность ценностей личности и интегративных возможностей субъекта реализовать задачу будут определять возможности использования определенных психологических защит, копинг-стратегий, предпочитаемых способов контроля поведения. При этом устойчивость самопроизвольности, спонтанности регуляции может выступать как критерий эффективности адаптивного поведения, зрелости как согласованности личности и субъектности. В разных жизненных обстоятельствах человек может выступать на разных уровнях организации собственной субъектности, которые хотя и развиваются гетерохронно, но организованы гетерархично. Это означает, что как психологические защиты, так и совладающие стратегии не только индивидуально субъектны, но могут быть более и менее зрелыми и в разные периоды жизни, и у одного человека. В таком варианте снимается дихотомия в понимании копинг-стратегий и психологических защит.
Контроль поведения рассматривается в качестве психологического уровня саморегуляции произвольной активности, обеспечивающего целенаправленную деятельность субъекта. Основываясь на индивидуальных ресурсах, он включает три субсистемы (когнитивный контроль, эмоциональную регуляцию,
волевой контроль), создавая индивидуальный паттерн саморегуляции (Сергиенко, 2007б, 2009). Как интегративная регуляторная функция субъекта контроль поведения играет важнейшую роль в преодолении человеком сложностей жизни, связанных с выбором адекватного способа решения различных затруднений.
Данное понятие как наиболее обобщенный способ поведения личности в социуме, ввел в психологическую науку А.
Адлер, определив его как паттерн целостного поведения человека, основанный на субъективной перцепции, основная цель которого заключается в преодолении чувства неадекватности и адекватном приспособлении к требованиям жизни. Ведущее место в формировании жизненного стиля А. Адлер отводил раннему детству и начальному периоду социализации ребенка в семье. При этом автор считал, что стиль жизни формируется не под влиянием объективной реальности, а представляет собой субъективное отражение системы ценностных ориентаций личности [3].
Мы попытаемся ответить на вопрос о том, как воображаемые действия и ситуации могут помочь нам успешно выполнить реальные задачи. Возможно, это происходит благодаря тому, что подобные образы помогают нам запланировать наши движения, а также потому, что через кинестетическую обратную связь закрепляются двигательные
паттерны. Или же возможным объяснением служит тот факт, что образные представления подготавливают нас к действиям, делают нас собранными, готовыми физически и морально, вселяют в нас уверенность перед выступлением. Вероятно, в процессе представления действий активируются нервные проводящие пути, аналогичные актуализируемым при действительном выполнении движений, что повышает синаптическую готовность.