Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
О чем думают экономисты. На слишком подробный анализ небольшого количества данных, проведете
на слишком подробный анализ небольшого количества данных, проведете более общий анализ большего количества данных, которые будут включать в себя широкий спектр различных условий. Естественные эксперименты, проводимые все чаще по широкому спектру вопросов, позволяют получить более надежные сведения, чем те, которые получены на основе любого более узкого массива данных. Другими словами, я не верю, что мы, понимая, как функционирует эко- номика, можем в какой-то степени прогнозировать или интерпретировать небольшие изменения. Самое большое, на что можно надеяться, так это на возможность понять, каким образом происходят значительные изменения. Для этого вам необходимо большое количество различных данных, а не какой-то небольшой узкий массив данных. Если у вас есть комплексная модель, и вы пытаетесь экстраполировать ее на будущие процессы, вы не получите надежного результата. Я очень хорошо это осознал, когда работал в Группе статистических исследований. Одна из проблем, над которой я бился, касалась металлур- гии и создания авиадвигателей. Во время войны существовал большой проект по созданию сплава, который бы выдерживал высокую температуру. Нас пригласили в качестве консультантов в области статистики, и мы рабо- тали в нескольких группах, занимавшихся этой проблемой. Я оперировал огромным массивом данных, полученных в ходе различных экспериментов. Я рассчитал уравнение множественной регрессии, используя данные, по- лученные в ходе экспериментов с привязыванием веса к лопасти турбины, чтобы посмотреть, через какой промежуток времени лопасть треснет при заданной температуре. Я подставлял в уравнение регрессии параметры времени, за которое образуются в лопасти трещины и другие переменные, используя самую передовую теорию в металлургии, которую смог найти. Я получил отличную корреляцию. Таким образом я использовал свою ре- грессию, чтобы узнать, какой сплав позволит лопасти продержаться дольше до момента образования трещины. Были получены замечательные резуль- таты, несмотря на то, что я настоял на ограничении области значений по каждой из переменных, используемых в эксперименте. Согласно моему уравнению, сплав позволял продержаться около 200 часов, прежде чем металл начинал разрушаться. В сравнении с существовавшими сплавами это был бы громадный успех. В отличие от экономики, у нас была возможность проверить предпо- ложения. Я пригласил специалистов из Массачусетского технологического института, чтобы они создали такой сплав и провели испытания. Прошел всего час или два, как появилась трещина. Это был полный провал! Тогда я понял, что вы не можете зависеть от сугубо специфических сведений, используя при этом большое количество переменных. Я использовал пол- дюжины и даже больше переменных. Date: 2015-07-27; view: 353; Нарушение авторских прав |