Чудо  - Рациональность - Наука - Духовность

Клуб Исследователь - главная страница

ЖИЗНЕННЫЙ ПУТЬ - это путь исследователя, постигающего тайны мироздания

Чем больше знаешь, тем больше убеждаешься что ни чего не знаешь...

Главная

Библиотека

О клубе
ГАИ "Алтай-Космопоиск"
Путеводитель по Алтаю
Маршруты (походы)
   Туризм

X-files

Наука и технологии

Техника и приборы

Косморитмодинамика

Новости

Фотоальбомы

Видеоальбомы

Карты (треки)

Прогноз погоды

Контакты

Форум

Ссылки, баннеры

 

Наш сайт доступен

на

52 языках

 

 
Если вам понравился сайт, то поделитесь со своими друзьями этой информацией в социальных сетях, просто нажав на кнопку вашей сети.
 
 
 
 
 
  Locations of visitors to this page
LightRay Рейтинг Сайтов YandeG Яндекс цитирования Яндекс.Метрика

 

Besucherzahler

dating websites

счетчик посещений

russian brides

contador de visitas

счетчик посещений

 

 

Здесь

может быть ваша реклама.

 

Наука и технологии

- Статистика

СОДЕРЖАНИЕ

Электронный статистический словарь

   А  Б  В  Г  Д  З  И  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Э  Я

Частная корреляция. Корреляция между двумя переменными, вычисленная после устранения влияния всех других переменных, называется частной корреляцией. Например, длина волос может коррелировать с ростом человека (чем выше человек, тем короче волосы), однако эта зависимость становится слабой или совсем исчезает, если устранить влияние пола наблюдаемых людей, поскольку женщины обычно ниже ростом и чаще имеют более длинные волосы, чем мужчины.

См. также разделы Корреляция, Ложные корреляции, Основные статистики, Множественная регрессия, Моделирование структурными уравнениями (SEPATH).

Частоты выигрышей (для нейронных сетей). Для радиальных элементов сети Кохонена - число раз, когда элемент выигрывал при прогоне файла данных. Часто выигрывавшие элементы представляют центры кластеров на топологической карте. См. Нейронные сети.

Чрезмерно близкая подгонка. При восстановлении функции по набору ее значений - построение кривой с большой кривизной, которая хорошо удовлетворяет заданным значениям, но плохо моделирует исходное отображение, поскольку форма кривой искажена помехами, присутствующими в данных.

См. также Нейронные сети.