М.: Наука, 1971. - 208 с. Делается попытка показать, как под
влиянием идей математической статистики формируется математическая
теория эксперимента. В ней вводится понятие сложной - плохо
организованной - системы и показывается, что математическое
описание таких систем стало возможно после того, как снизились
требования, предъявляемые к математическому описанию и вместо
старого понятия - закона в науке появилось представление о модели,
рассматривается также несколько наиболее интересных типов
математических моделей. Излагаются основные концепции
математической статистики - рандомизация условий проведения
эксперимента, стратегия последовательного эксперимента и. т. д.
Приводятся методы статистического исследования, основанного на
изучении рассеяния, и методы планирования эксперимента, основанные
на оптимальном использовании пространства независимых переменных. В
заключение обсуждается логика развития идей математической
статистики.
Содержание:
Предисловие
1. Изучение плохо организованных систем --- задача математической статистики и кибернетики
1.1. Что такое плохо организованная система
1.2. Гносеологические проблемы, возникающие при изучении плохо, организованных систем
1.3. Модель вместо закона
2. Методологические концепции математической статистики
2.1. Проблема получения устойчивых частот
2.2. Природа статистических выводов
2.3. Концепции рандомизации
2.4. Концепция последовательного эксперимента
2.5. Концепция оптимального использования пространства независимых переменных
2.6. Концепция редукции (свертки) информации
2.7. Возможность представления результатов исследования множеством моделей
2.8. Анализ данных
3. Методы исследования, основанные на изучении рассеяния
3.1. Стратегия рандомизации. Дисперсионный анализ
3.2. Выделение доминирующих факторов в ситуациях, когда эксперимент ведет природа. Метод главных компонент. Факторный анализ
3.3. Дискриминантный анализ и классификация
3.4. Изучение процессов, протекающих во времени
4. Методы, основанные на оптимальном использовании пространства независимых переменных
4.1. Линейная модель
4.2. Планирование экстремальных экспериментов. Представление результатов эксперимента поверхностью отклика
4.3. Планирование отсеивающих экспериментов
4.4. Адаптационная оптимизация технологических процессов
4.5. Планирование эксперимента при изучении механизма явлений
5. Заключение
Содержание:
Предисловие
1. Изучение плохо организованных систем --- задача математической статистики и кибернетики
1.1. Что такое плохо организованная система
1.2. Гносеологические проблемы, возникающие при изучении плохо, организованных систем
1.3. Модель вместо закона
2. Методологические концепции математической статистики
2.1. Проблема получения устойчивых частот
2.2. Природа статистических выводов
2.3. Концепции рандомизации
2.4. Концепция последовательного эксперимента
2.5. Концепция оптимального использования пространства независимых переменных
2.6. Концепция редукции (свертки) информации
2.7. Возможность представления результатов исследования множеством моделей
2.8. Анализ данных
3. Методы исследования, основанные на изучении рассеяния
3.1. Стратегия рандомизации. Дисперсионный анализ
3.2. Выделение доминирующих факторов в ситуациях, когда эксперимент ведет природа. Метод главных компонент. Факторный анализ
3.3. Дискриминантный анализ и классификация
3.4. Изучение процессов, протекающих во времени
4. Методы, основанные на оптимальном использовании пространства независимых переменных
4.1. Линейная модель
4.2. Планирование экстремальных экспериментов. Представление результатов эксперимента поверхностью отклика
4.3. Планирование отсеивающих экспериментов
4.4. Адаптационная оптимизация технологических процессов
4.5. Планирование эксперимента при изучении механизма явлений
5. Заключение