Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (3) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Попукайло В$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 4 Представлено документи з 1 до 4 |
|||
| 1. | 
Попукайло В. С. Исследование критериев грубых ошибок применительно к выборкам малого объема [Електронний ресурс] / В. С. Попукайло // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2015. - № 3. - С. 39–44. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2015_3_8 Рассмотрены различные критерии выявления грубых ошибок, используемые различными исследователями при обнаружении аномальных измерений в условиях ограниченной выборки. Проанализирована их возможность распознавать грубые ошибки, применительно к выборкам малого объема на примере информации, полученной при производстве кристаллов интегральных микросхем. Сделан вывод, что оптимальным критерием для поиска грубых ошибок в малых выборках является критерий Диксона и его модификации для различных законов распределения. Хорошие результаты показали методы Ирвина, Львовского и Титьена-Мура. Рекомендовано для более достоверного определения грубой ошибки в выборке использовать как минимум два из указанных критериев. | ||
| 2. | 
Попукайло В. С. Исследование линейной корреляционной связи в парных выборках малого объема [Електронний ресурс] / В. С. Попукайло // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. - 2016. - № 1. - С. 27-32. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/TKEA_2016_1_7 Рассмотрены методы нахождения значений линейной корреляционной связи в парных выборках малого объема. Исследовано влияние процедур виртуального увеличения объема выборки на значение коэффициента корреляции Пирсона, а также возможности использования этого коэффициента и модифицированного индекса Фехнера после применения метода точечных распределений и построения таблиц двумерного виртуального распределения. Отмечено, что рассмотренные методы не дают требуемой точности на выборках малого объема, а применение «бутстреппинга» и метода точечных распределений при проведении корреляционного анализа не рекомендуется.Розглянуто методи знаходження значень лінійного кореляційного зв'язку в парних вибірках малого обсягу. Досліджено вплив процедур віртуального збільшення обсягу вибірки на значення коефіцієнта кореляції Пірсона, а також можливості використання цього коефіцієнта та модифікованого індексу Фехнера після застосування методу точкових розподілів і побудови таблиць двовимірного віртуального розподілу. Зазначено, що розглянуті методи не дають необхідної точності на вибірках малого обсягу, а застосування «бутстрепінга» і методу точкових розподілів у процесі проведення кореляційного аналізу не рекомендується.This article describes the methods of finding the values of the linear correlation in paired small volume samples. The importance of the study lies in the fact that in problems of technical control it is not always possible to obtain a data set sufficiently large for traditional analysis methods. In this research the author investigates and visually illustrates the possibility of Pearson correlation coefficient usage (and the impact on the value of the virtual procedures increasing the volume sample)as well as the possibility of the Fechner’s modified index usage after applying the method of pointed distributions and tabulation of the virtual two-dimensional distribution. The study allows concluding that the considered methods do not provide the required accuracy on small volume samples, and the usage of “bootstrapping” and the method of point distributions during the correlation analysis are not recommended here. | ||
| 3. |
Попукайло В. С. Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема [Електронний ресурс] / В. С. Попукайло // Технология и конструирование в электронной аппаратуре. - 2016. - № 4-5. - С. 42-46. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/TKEA_2016_4-5_8 Рассмотрена мощность критериев обнаружения аномальных измерений в зависимости от объема малой выборки. Исследованы и наглядно проиллюстрированы возможности критериев Граббса, Диксона, Титьена—Мура, Ирвина, Шовене, Львовского и Романовского при объеме исследуемых данных от 5 до 20 измерений. Сделаны выводы о возможности применения каждого из критериев для обнаружения аномальных измерений при обработке данных малого объема.Розглянуто потужність критеріїв виявлення аномальних вимірювань в залежності від обсягу малої вибірки. Досліджено та наочно проілюстровано можливості критеріїв Граббса, Діксона, Тітьєна—Мура, Ірвіна, Шовене, Львівського та Романовського за обсягів досліджуваних даних від 5 до 20 вимірювань. Зроблено висновки про можливість застосування кожного з критеріїв для виявлення аномальних вимірювань під час обробки даних малого обсягу.This article describes the criteria for detection of outliers power depending on a small size sample. Removing outliers is one of the stages of signals pre-processing. Statistical experiment, in which using a random number generator were received arrays of data, containing several thousand samples with normal distribution, with the given mean averages and standard deviation for each n-value, was conducted to solve this problem. Thus, we researched and vividly illustrated the possibility of Grubbs, Dixon, Tietjen—Moore, Irving, Chauvenet, Lvovsky and Romanovsky criteria at studied data sizes from 5 to 20 meterages. Conclusions about the applicability of each criterion for the outliersdetection in processing of small size data were made. Lvovsky criterion was recognized the optimal criterion. Dixon’s criterion was recommended for n ≤ 10. Irwin’s criterion was recommended when n ≥ 10. Tietjen—Moore’scriterion can be recommended for the detection of outliers in small samples for n > 5, since it recognizes errors well in the values of ax 4σ and has the least amount of I type mistakes. Grubb’s with an unknown standard deviation may be used in samples for n ≥ 15. Chauvenet and Romanovsky criteria cannot be recommended for the detectionof outliers in small size data. | ||
| 4. | 
Попукайло В. С. Анализ и прогнозирование оттока клиентов системы управления проектами [Електронний ресурс] / В. С. Попукайло // Електротехнічні та комп’ютерні системи. - 2018. - № 27. - С. 280-285. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2018_27_36 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |