IT-Reviews    

ПРОБЛЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

c78089d0
Бахрушин В.Е. Рассмотрены некоторые проблемы идентификации моделей распределения данных, при использовании современного математического аппарата для решения этой задачи. Показано, что использование методов нелинейной оптимизации для идентификации моделей приводит к улучшению результатов идентификации, но одновременно, изменяет формальную постановку задачи. Выделено три группы проблем, связанных с выбором критериев согласия, их критических значений и проверкой адекватности получаемых моделей. Проанализированы возможные подходы к решению этих проблем. Статья в формате PDF 481 KB адекватностькритерий согласияоптимизацияидентификациямодельраспределение данных Бахрушин В.Є. Методи аналізу даних. - Запоріжжя: КПУ, 2011. -268 с. Айвазян С.А., Буштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с. Логанина В.И., Федосеев А.А. Статистические методы контроля и управления качеством продукции. -М.: Феникс, 2007. - 219 с. Румшиский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. - М.: Наука. ФИЗМАТЛИТ, 1971 - 192 с. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 672 с. Боровков А.А. Математическая статистика. Оценка параметров. Проверка гипотез. - М.: Наука, 1984. - 472 с. Орлов А.И. О критериях согласия с параметрическим семейством // Заводская лаборатория. - 1997. - Т.63, № 5. - С. 49-50. Durbin, J. Distribution theory for tests based on the sample distribution function. -SIAM, 1973. - 74 p.; Мартынов Г.В. Статистические критерии, основанные на эмпирических процессах, и связанные с ними вопросы // Итоги науки и техники: Сер. Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика. - М.: ВИНИТИ, 1992. - Т. 30. - С.3 - 112; Лемешко Б.Ю. Об ошибках, совершаемых при использовании непараметрических критериев согласия // Измерительная техника. - 2004. - № 2. - С. 15-20. Бахрушин В.Е., Журавель С.В., Игнахина М.А. Эмпирические функции распределения результатов тестирования выпускников школ // Управляющие системы и машины. - 2009. - № 2. - С. 82-84.

Задача идентификации моделей распределения выборок часто встречается в различных прикладных исследованиях. В частности, большинство параметрических методов статистического анализа данных предполагает предварительную проверку гипотезы о нормальности закона распределения исследуемых данных [1]. Еще одним примером являются параметрические методы классификации без обучения, которые исходят из того, что распределение данных можно представить в виде смеси распределений известного типа (как правило, нормальных) и включают этап идентификации функции распределения по исходным данным [2]. Знание закона распределения часто бывает необходимым при построении имитационных моделей сложных систем [3], при разработке статистических методов контроля качества на производстве [4], для создания методик обработки данных [5] и т.п.

Традиционные методы идентификации были разработаны в первой половине XX в. и не предполагают необходимости использования современной вычислительной техники. Ее появление и широкое использование в статистических исследованиях не только позволило существенно ускорить и облегчить процедуру идентификации, но и создало потенциальную возможность использовать для решения этой задачи более сложные математические методы, в частности методы решения задач нелинейной оптимизации. Однако их применение может изменять формальную постановку задачи идентификации, что создает ряд новых проблем. 

Параллельно с развитием методов идентификации моделей распределения развивались общие методы идентификации математических и регрессионных моделей. При этом сложилась ситуация, когда однотипные задачи в разных областях решаются по-разному.

Целью данной работы является формулировка некоторых проблем, возникающих при применении современных математических методов для решения задачи идентификации законов распределения случайных величин, и анализ возможных путей их решения.

Традиционные методы идентификации законов распределения

Обычная процедура идентификации законов распределения случайных величин предполагает два основных этапа исследования - выдвижение гипотез о законе распределения и их проверку на основе тех или иных статистических критериев [1, 6]. При этом формальная постановка задачи на втором этапе может быть различной. В статистике ее обычно формулируют как проверку нулевой гипотезы о том, что имеющиеся данные соответствуют некоторому полностью определенному закону распределения либо распределению, принадлежащему некоторому параметрически заданному семейству, параметры которого необходимо оценить в процессе идентификации (простая и сложная гипотезы) [7]. Для решения этой задачи по имеющимся эмпирическим данным вычисляют значение соответствующего критерия и сравнивают его с критической величиной для заданного уровня значимости. При этом возможны ошибки принятия неправильной нулевой гипотезы или отклонения правильной. Разрабатывая критерии, эти ошибки стремятся минимизировать, но сделать их равными нулю принципиально невозможно. К тому же снижение вероятности одной из ошибок ведет увеличению вероятности другой. Наиболее часто используют критерии типа омега-квадрат, Колмогорова-Смирнова и хи-квадрат.

Критерий омега-квадрат был предложен в 1928-1930 г. Х. Крамером и Р. фон Мизесом, и на сегодняшний день он является наиболее мощным из непараметрических критериев согласия [6]. Его расчетное значение определяют [1] по формуле:

 

где F(xi) - значение теоретической функции распределения в точке xi; n - объем выборки; i - индекс, используемый для нумерации значений ее элементов, упорядоченных в порядке возрастания. При n > 40 критические значения критерия можно определить по специальным таблицам.

Критерий Колмогорова-Смирнова был разработан в 1930-х г. А.Н. Колмогоровым и Н.В. Смирновым. Его расчетное значение для двусторонней гипотезы определяют [1] по формулам:

а для односторонней Dn =D(1)n.

Критерий Колмогорова-Смирнова несколько уступает по мощности критерию омега-квадрат [6], однако его преимуществом является то, что при n > 35 критические значения можно определять не по таблицам, а рассчитывать по асимптотической формуле:

где α - уровень значимости.

В обоих случаях критические значения зависят от выбранного вида теоретической функции распределения и способа оценивания ее параметров. Формула (3) и таблицы дают критические значения для случая, когда параметры определяются независимо от исследуемой выборки. Если же их рассчитывают непосредственно по выборке (например, определяют как выборочные среднее арифметическое и стандартное отклонение для нормального закона распределения), то критические значения должны быть существенно уменьшены.

Критерий хи-квадрат предложен в 1900 г. К. Пирсоном. В отличие от двух предыдущих, для его использования производят предварительную группировку данных по интервалам равной ширины. Значение критерия рассчитывают [1] по формуле:

(4)

где νі - абсолютные частоты для k классов; - теоретические вероятности попадания данных в соответствующий интервал для выбранного распределения; n - общее число наблюдений. Число степеней свободы берут равным k - r - 1, где r - число параметров модели распределения. В частности, при расчете параметров модели по интервальному вариационному ряду число степеней свободы берут равным k - 2 для биномиального і k - 3 - для нормального распределения.

Наряду с этим возможен другой подход к формальной постановке задачи на втором этапе идентификации. В соответствии с общей методологией идентификации математических моделей она может быть сформулирована как подбор модели, которая в некотором смысле наилучшим образом описывает имеющийся набор эмпирических данных. Для решения этой задачи необходимо задать тип модели и подобрать ее параметры минимизацией заданного целевого функционала. В качестве функционала обычно используют сумму квадратов остатков модели, сумму их модулей или максимальный по модулю остаток. При таком подходе к идентификации моделей используются другие критерии адекватности, которые будут рассмотрены ниже. Во многих реальных задачах такая постановка задачи может быть более корректной, чем традиционная, поскольку предполагается, что любая модель лишь приближенно отображает реальный объект исследования. Поэтому не ставится вопрос о ее правильности, а проверяется лишь ее адекватность, т.е. возможность использования анализируемой модели для решения некоторой конкретной задачи.

Проблема определения критических значений

Первая из проблем связана с возможностью существенного уменьшения расчетных значений для критериев типа омега-квадрат и Колмогорова-Смирнова за счет оптимизации параметров подбираемых моделей распределения путем решения задачи минимизации критериального показателя.

Из (1) видно, что критическое значение критерия омега-квадрат по смыслу является максимально допустимой (при заданном уровне значимости) суммой квадратов отклонений теоретической функции распределения (т.е. получаемой в результате идентификации модели распределения) от эмпирической. Аналогично, из (2) следует, что критическое значение критерия Колмогорова-Смирнова является предельно допустимым значением максимального отклонения теоретической функции распределения от эмпирической.

Практика применения рассматриваемого подхода для идентификации моделей распределения различных типов данных показывает, что решение задачи минимизации критериальных показателей (1, 2, 4) во многих случаях позволяет существенно снизить их значения по сравнению с моделями, параметры которых определяются непосредственным расчетом по выборочным данным. В качестве примера на рис. 1 показаны результаты подбора модели нормального распределения для показателей рейтинга ТОП-200 вузов Украины - 2011.

Рис. 1. Функция распределения рейтинга ТОП-200 вузов Украины

Модель Норм_1 была получена при использовании в качестве параметров распределения выборочных среднего арифметического и стандартного отклонения, а модель Норм_2 - минимизацией максимального по модулю остатка модели при использовании параметров Норм_1 в качестве начального приближения.

В результате оптимизации расчетное значение критерия Колмогорова - Смирнова удалось снизить с 2,06 до 1,19, а максимальный остаток с 0,146 до 0,084. При этом оценка математического ожидания изменилась от 16,6 до 17,8, а оценка стандартного отклонения - от 5,9 до 8,8. Следует отметить, что полученное для оптимизированной модели расчетное значение критерия меньше, чем критическое значение для простой гипотезы, но превышает критическое значение (0,895 при уровне значимости 0,95 [6]) для случая, когда в качестве оценок параметров нормального распределения берут выборочные среднее арифметическое и стандартное отклонение. Поэтому в рассматриваемом случае в качестве более адекватной была выбрана модель однородного логнормального распределения, для которой расчетное значение критерия было близко к 0,3.

Как указывалось выше, критические значения рассмотренных критериев зависят от способа задания параметров модели распределения. Это связано с тем, что формально мы переходим от проверки простой гипотезы (соответствия выборки заданному закону распределения) к сложной (соответствия выборки параметрически заданному закону распределения, параметры которого необходимо определить в ходе этой проверки). В этом случае изменяется распределение статистики используемого критерия [8, 9],
которая зависит не только от способа оценивания параметров, но и от выбора модели распределения. Поэтому можно ожидать, что в случае, когда параметры определяют не прямым расчетом по выборочным данным, а путем минимизации некоторого целевого функционала, критические значения могут оказаться меньшими, чем величины, рекомендуемые при определении параметров по выборке, и, тем более чем значения, рекомендуемые для проверки простой гипотезы. Дополнительные проблемы могут быть связаны с неустойчивостью процедуры минимизации, что характерно для сложных моделей распределения, и с возможностью выбора различных алгоритмов и начальных приближений для этой процедуры.

В связи с этим иногда делается вывод, что развитие методов оценивания согласия эмпирических выборок с параметрическими семействами распределений относится к тупиковым направлениям, поскольку ни одна реальная выборка не может в точности соответствовать никакому параметрическому семейству [8]. Однако такой вывод, на наш взгляд, является излишне категоричным, поскольку идентификация моделей распределений реальных данных, как правило, является не самоцелью, а частью решения более сложных прикладных проблем. Теоретические законы (модели) распределения всегда являются следствием некоторых содержательных предположений. Подтверждение или отклонение гипотез о соответствии имеющихся данных той или иной модели распределения одновременно можно рассматривать, как подтверждение правильности или ложности этих исходных предположений. Во многих случаях такой вывод является более важным, чем наличие несущественных отклонений от полученной модели.

Проблема выбора критерия согласия

При решении задачи идентификации законов распределения обычно считают, что модель адекватна при заданном уровне значимости, если расчетное значение одного из критериев (1, 2, 4) не превышает соответствующего критического значения. При этом возникают две группы проблем - выбор критерия согласия и соответствие полученной модели общим критериям адекватности математических моделей.

Формально, ответ на первый вопрос дает анализ мощности рассматриваемых критериев, по результатам которого сделан вывод, что она убывает в ряду 1 → 2 → 4 [6]. Соответственно, рекомендуется выбирать для использования наиболее мощный из критериев, приемлемых для соответствующего набора данных.

Вместе с тем, этот вывод нуждается в некотором уточнении. Критерии типа омега-квадрат и Колмогорова - Смирнова базируются на сравнении эмпирической функции распределения с теоретической моделью. Одним из свойств функции распределения F(x) является [1, 7] то, что:

;

В силу этого рассматриваемые критерии значительно более чувствительны к отклонениям от теоретического закона вблизи центра распределения, чем к отклонениям вдали от него. Поэтому можно ожидать, что критерии типа омега-квадрат и Колмогорова-Смирнова будут более мощными в тех случаях, когда различие функций распределения обусловлено, главным образом, различием моментов низких порядков (математического ожидания и дисперсии).

Однако при анализе некоторых типов реальных данных, в частности при подборе моделей неоднородных распределений, важным является наличие отклонений на всем интервале вариации данных. Критерий хи-квадрат более чувствителен к отклонениям на краях области вариации данных и, соответственно, к различию моментов высоких порядков. Поэтому в ситуациях, когда такие отклонения важны для решения конкретной задачи, целесообразно проводить проверку с совместным использованием как одного из критериев (1, 2), так и критерия (4).

В частности, в работе [10] нами было показано, что при идентификации распределения результатов Единого государственного экзамена Российской Федерации по многим дисциплинам с использованием критерия Колмогорова-Смирнова можно подобрать модель однородного нормального распределения, которая удовлетворяет этому критерию, несмотря на высокие значения коэффициентов асимметрии, а в отдельных случаях и отчетливо видимую на гистограмме неоднородность выборки. В то же время расчетное значение критерия хи-квадрат при этом существенно превышает критическое для той же модели распределения. Совместное использование этих критериев позволяет получить более адекватную модель распределения в виде суммы нормально распределенных компонент.

Проблема адекватности модели

Общий подход к анализу адекватности математических и регрессионных моделей [1] предполагает необходимость использования критериев, проверяющих совокупность свойств остатков модели, которые должны подчиняться нормальному закону распределения с нулевым средним арифметическим и быть независимыми друг от друга. В то же время при идентификации моделей законов распределения свойство независимости остатков часто нарушается.

Эта проблема становится особенно актуальной при уменьшении объема исследуемых выборок, что иллюстрирует рис. 2. На нем приведены графики зависимости остатков моделей нормального распределения для двух выборок объемом 50 и 100 элементов, сгенерированных в соответствии со стандартным нормальным распределением.

Рис. 2. Графики остатков моделей нормального распределения для выборок разного объема

Параметры моделей были определены минимизацией максимального по модулю остатка. Из рис. 2 видно, что остатки не являются независимыми. Значение критерия Дарбина-Уотсона в рассмотренных случаях составляет 0,058 для выборки объемом 50 элементов и 0,35 для выборки из 100 элементов. Это подтверждает значимую корреляцию остатков моделей распределения. При этом следует отметить, что расчетные значения критерия (2) для найденных моделей существенно меньше критических, определяемых по стандартной методике, и находятся в пределах 0,2-0,5.

С формальной точки зрения возможна ситуация, когда при удовлетворении всех трех критериев (1, 2, 4) все остатки будут иметь один знак, т.е. эмпирическая выборка будет иметь незначительный сдвиг относительно рассматриваемой модели. Несмотря на выполнение критериев согласия, понятно, что эти модели (для простых законов распределения) могут быть легко улучшены изменением их параметров. Однако вопрос о существенности таких отклонений должен решаться отдельно для каждой конкретной задачи.

По нашему мнению, вопрос о целесообразности использования и области применимости общих критериев адекватности моделей в задачах идентификации законов распределения нуждается в дальнейшем исследовании. При этом в соответствии с общей методологией проверки адекватности моделей, следует исходить из способности достижения конкретных задач исследования с помощью рассматриваемой модели.

Выводы

Проведенный анализ показывает, что применение современных компьютерных технологий для решения задач идентификации законов распределения данных порождает ряд проблем, в числе которых большое значение имеют:

  • неопределенность критических значений используемых статистик в случае оценивания параметров распределений минимизацией критериальных показателей;
  • возможность совместного использования нескольких критериев согласия в случаях, когда возможно различие моментов высоких порядков теоретической модели и исследуемой выборки;
  •   вопрос о целесообразности использования и области применимости общих критериев адекватности моделей в задачах идентификации законов распределения.



Отзывы (через Facebook):

Оставить отзыв с помощью аккаунта FaceBook:

БИОХИМИЯ КРОВИ (учебное пособие)

Статья в формате PDF 106 KB...

05 07 2020 22:36:16

ВЛИЯНИЕ ТЕХНОГЕННОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ТАЕЖНЫХ ЛАНДШАФТОВ НА СООБЩЕСТВА МЕЛКИХ МЛЕКОПИТАЮЩИХ ЗАПАДНОЙ ЯКУТИИ

Рассматриваются показатели видового разнообразия мелких млекопитающих в зоне влияния алмазодобывающей промышленности Западной Якутии. Исследования проводились на территории двух крупных промышленных узлов – Мирнинского (среднетаежная подзона) и Айхало- Удачнинского (северотаежная подзона). Отработано около 7040 конусо-суток, 4700 ловушко-суток и отловлено 1920 экз. мелких млекопитающих, относящихся к 17 видам. Отмечено, что при масштабных преобразованиях ландшафтов, характерных для деятельности предприятий горнодобывающей промышленности, происходят изменения состава сообществ и популяционных параметров мелких млекопитающих, что свидетельствует о пессимизации среды обитания. Причем негативные трансформации более резко выражены в пределах северотаежной подзоны. ...

02 07 2020 13:47:56

ЯЗЫКОВАЯ СПЕЦИФИКА АНГЛО- И РУССКОЯЗЫЧНЫХ БЛОГОВ

Статья в формате PDF 261 KB...

30 06 2020 20:37:46

ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫЕ ОСНОВАНИЯ СТЕРЕОХРОНОДИНАМИКИ

Статья в формате PDF 161 KB...

29 06 2020 15:51:40

МИРОВАЯ КУЛЬТУРА В СИСТЕМЕ РАЗВИТИЯ ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНОГО ИНТЕЛЛЕКТА УЧАЩИХСЯ

Умелое использование сокровищницы мировой культуры, достойное место в которой занимают поэтические и художественные произведения М. В. Ломоносова, М. И. Алигер, И. В. Гёте, И. А. Ефремова, К. Г. Паустовского, в педагогической практике обеспечивает эффективное развитие естественнонаучного интеллекта и формирование мировоззрения школьников. ...

27 06 2020 10:41:19

НЕКОТОРЫЕ АСПЕКТЫ СОВРЕМЕННОЙ КВАНТОВОЙ ХИМИИ

Статья в формате PDF 95 KB...

22 06 2020 0:10:24

ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА АГРОСТЕПЕЙ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НАРУШЕННОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ДОЛИНЫ СРЕДНЕЙ ЛЕНЫ (ЦЕНТРАЛЬНАЯ ЯКУТИЯ)

Анализ опыта по восстановлению методом агростепей растительности на нарушенных кормовых угодьях долины средней Лены показал, что метод при соблюдении экологических условий и видового состава участков обеспечивает восстановление растительности, проявляющееся в повышении проективного покрытия и доминировании в травостое целинных видов. Соответствие экологических условий и видового состава травостоя при подборе участков обеспечивает восстановление растительности нарушенных участков до 70–75 % и доминирование в травостое целинных видов до 60–65 % в условиях нормального и сильного засоления. ...

18 06 2020 6:58:32

Бозаджиев Владимир Лукьянович

Статья в формате PDF 144 KB...

10 06 2020 13:58:14

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИРОДНОЙ РЕНТЫ

Статья в формате PDF 122 KB...

07 06 2020 10:53:52

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ВЫДЕЛЕНИЙ МОЛОЧНЫХ ЖЕЛЁЗ

Статья в формате PDF 113 KB...

30 05 2020 2:40:46

ОСОБЕННОСТИ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ СПОРТСМЕНОК ДЛЯ ДАЛЬНЕЙШЕЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ НА ОЛИМПИЙСКОЙ ДИСТАНЦИИ

В статье отражены результаты комплексного исследования подготовленности спортсменок, специализирующихся в беге на 300-400 м с барьерами. Дан анализ статистически достоверных различий по педагогическим, физиологическим и биометрическим показателям в ответственейший момент спортивной карьеры - момент перехода с «детской» дистанции (бега на 300 м с барьерами) на олимпийскую дисциплину (400 м с барьерами). Выявлены взаимосвязи между различными сторонами подготовленности: физической, функциональной и технической. Представленный материал можно использовать в виде модельных характеристик для девушек в возрасте 15-16 лет и закономерностей становления спортивного мастерства при уточнении Учебной программы для детско-юношеских спортивных школ, специализированных детско-юношеских школ олимпийского резерва и школ высшего спортивного мастерства по разделу « Барьерный бег». ...

29 05 2020 11:41:48

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ИДЕИ ВОСПИТАНИЯ И ПОДГОТОВКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ СПЕЦИАЛИСТОВ

Исторический аспект развития студенческого самоуправления в дореволюционный, советский и переходный периоды России показали, что будущее страны на современном этапе определяется тем, каким образом будут осуществлены воспитание и подготовка квалифицированной рабочей силы, готовой к постоянному профессиональному росту, социальной и профессиональной мобильности. Одним из важных стимулов повышения гражданской, патриотической и социальной активности будущих специалистов являются восстановление, наличие и дальнейшее развитие и совершенствование таких демократических институтов в студенческой среде как соуправление и самоуправление. ...

27 05 2020 0:59:37

МАКРО-РЕЧЕВЫЕ АКТЫ КОРПОРАТИВНОГО ДИСКУРСА

Статья в формате PDF 224 KB...

25 05 2020 13:45:10

ТЕХНОЛОГИИ БИЗНЕСА ПРИ ОЦЕНКЕ ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ

Статья в формате PDF 256 KB...

23 05 2020 16:43:13

Пимнева Людмила Анатольевна

Статья в формате PDF 148 KB...

06 05 2020 4:48:52

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ВЛИЯНИЯ ВНЕШНИХ СВЯЗЕЙ НА КАЧЕСТВО ОБРАЗОВАНИЯ В ФИЛИАЛЕ ВУЗА

Построена математическая модель системы управления качеством образования филиала В У За с учетом влияния внешних информационных связей, проведена оценка критерия качества и улучшения внешних связей вследствие внедрения информационной системы. ...

29 04 2020 17:50:55

МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА

Статья посвящена авторской методологии прогнозирования экономического потенциала региона на примере Краснодарского края. В ходе научных исследований был разработан оригинальный математический аппарат, позволяющий оценить основные экономические показатели региона, который применяется для социально-экономического прогноза региона на текущий и перспективный периоды. Описательная часть содержит основные подходы и этапы эффективного экономического прогнозирования региона. ...

27 04 2020 14:40:13

СИСТЕМНОЕ ДЕЙСТВИЕ И ЭФФЕКТ ЭНЕРГИИ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПОЛЯ (ЭМП) НА ГИДРАТАЦИЮ, МЕТАБОЛИЗМ ТКАНЕЙ, СОСТОЯНИЕ СТРЕССА ЗДОРОВОГО И БОЛЬНОГО ЧЕЛОВЕКА

С помощью комплекса ядерно-физических методов, Я М Р-спектроскопии, выявлена неоднозначная степень насыщения связанной фазы воды молекулами воды и ряда химических элементов, где основу их специфической связи представляет многослойная поляризованная структура сыворотки крови и лимфы здоровых людей, пациентов с актуальными заболеваниями. Разработана иерархическая двухуровневая модель, согласно собственной концепции сопряженного действия и эффекта энергии, системного Э М П, энергии биохимических цикловых процессов, объединенных потоком протонов, регулируемых буферной системой и гормонами стресса. ...

23 04 2020 22:54:28

ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ГНОЙНЫХ ВЫДЕЛЕНИЙ

Статья в формате PDF 115 KB...

17 04 2020 5:11:24

УНИВЕРСИТЕТСКИЕ ПРОБЛЕМЫ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ

Статья в формате PDF 104 KB...

16 04 2020 7:10:21

НОВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ СУШКИ ЗЕРНА

Статья в формате PDF 120 KB...

13 04 2020 1:45:46

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ХАРАКТЕР РЕКУРРЕНТНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ОРГАНИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ

Уникальные возможности линейных рекуррентных уравнений первого порядка А(n+1) = aA(n) + b позволяют характеризовать закономерности изменения различных свойств органических соединений ( А) не только в пределах локальных групп гомологов, но и одновременно всех рядов с одинаковыми гомологическими разностями. Более того, рекуррентные соотношения применимы к функциям не только целочисленных (число атомов углерода в молекуле), но и равноотстоящих значений аргументов A(x+Δx) = aA(x) + b, (Δx = const). Этот способ аппроксимации проиллюстрирован на примерах температурных зависимостей растворимости различных веществ в воде и даже времен релаксации в высокочастотных полях. ...

12 04 2020 18:39:54

О НАХОЖДЕНИИ ОБЪЕМОВ ТЕЛ ВРАЩЕНИЯ

Статья в формате PDF 271 KB...

11 04 2020 19:55:37

КОВАЛЕВ АНАТОЛИЙ СПИРИДОНОВИЧ

Статья в формате PDF 338 KB...

01 04 2020 6:52:12

МЕТОДЫ КОРРЕКЦИИ ЗРИТЕЛЬНО-ДВИГАТЕЛЬНОЙ И МОТОРНОЙ КООРДИНАЦИИ У ДЕТЕЙ С НАРУШЕНИЕМ ЗРЕНИЯ И РЕЧИ

В процессе тренировки отдельных компонентов ручной моторики (тонус, сила, точность движений, кинетический и динамический праксис) у детей совершенствуется произвольное внимание, развиваются навыки контроля и планирования целостного действия. ...

31 03 2020 4:58:14

ВТОРИЧНЫЕ ПЕЧЕНОЧНЫЕ ПОРФИРИИ У БОЛЬНЫХ С НАСЛЕДСТВЕННЫМ HLA-АССОЦИИРОВАННЫМ ГЕМОХРОМАТОЗОМ

Проведено исследование ведущих показателей метаболизма порфиринов и железа в сопоставлении с функциональным состоянием печени у 100 больных с гемохроматозом ( Г Х), в динамике. Дана объективная оценка их роли в своевременной и правильной постановке вторичной печеночной порфирии на ранних этапах развития патологического процесса. Порфириновый обмен при наследственном гемохроматозе ( Н Г Х) характеризуется глубоко нарушенными и нестабильными показателями, затрагивающими все этапы синтеза гема гемоглобина (Hb). У больных с Н Г Х и с сопутствующими поздней кожной порфирией ( П К П) и инфекционными вирусными гепатитами В и С, независимо от типа мутации гена HFE ( С289Y или H63D) изменения в обмене железа коррелируют с нарушенным синтезом аминолевулиновой кислоты ( А Л К) и порфобилиногена ( П Б Г). У больных диагностическую ценность в определении функционального состояния печени наряду с трансаминазами представляет исследование экскреции копропорфирина ( К П) с мочой. Выявленные изменения в порфириновом обмене при гомозиготной форме Н Г Х носят постоянный, часто необратимый характер, ухудшая прогноз заболевания. ...

30 03 2020 0:45:25

АВЕРЬЯНОВ ПЕТР ФЕДОРОВИЧ

Статья в формате PDF 82 KB...

28 03 2020 6:45:14

Загиров Умарасхаб Загирович

Статья в формате PDF 65 KB...

19 03 2020 22:53:40

О ПРОБЛЕМЕ ПОДРОСТКОВОЙ НАРКОМАНИИ В РОССИИ

Применение большого спектра фармакологических препаратов, как природного происхождения, так и синтезированных требует создания стабильных условий, которые необходимы лечащему врачу при проведении все более усложняющихся ступеней вмешательства человека взаимодействие среды и живого организма. Неизбежным следствием применения лекарственных препаратов без учета механизма действия на структурно-функциональные свойства мембранных взаимодействий, является развитие побочных реакций, отличающихся по своей природе, тяжести клинических проявлений и скорости нарастания. ...

18 03 2020 2:49:46

К ПРОБЛЕМЕ ОТБОРА В ХОККЕЕ

Статья в формате PDF 262 KB...

13 03 2020 18:16:44

КОНВЕКЦИЯ СМЕСЕЙ В МАГНИТНОМ ПОЛЕ

Получены уравнения конвекции и конвективной диффузии двухкомпонентных смесей в магнитном поле. Исследованы различные частные случаи. Решена задача о конвективном движении смеси вблизи вертикальной пластины, на поверхности которой происходит гетерогенная химическая реакция. Библиогр. 4 назв. ...

05 03 2020 12:28:54

К ВОПРОСУ О ПСИХИЧЕСКОМ ЗДОРОВЬЕ

Статья в формате PDF 101 KB...

01 03 2020 2:55:52

ШЕРСТНЕВ ВЛАДИМИР ПЕТРОВИЧ

Статья в формате PDF 125 KB...

17 02 2020 11:39:47

СОЦИАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ ЭЛЕКТОРАЛЬНОЙ ГЕОГРАФИИ

Территориальные различия электоральных предпочтений отличаются высокой устойчивостью в современной России. Этот феномен подтверждается методом корреляционного анализа. Выделяются шесть основных социальных факторов, влияющих на различия в электоральной географии: 1) доля городского населения; 2) приближенность к центру; 3) этнический фактор; 4) доля молодежи в составе населения; 5) преобладающие виды деятельности населения; 6) структура социальных связей. Электоральное поведение в России менее индивидуально, чем в западных странах, большее значение имеют объективные социальные факторы. ...

16 02 2020 12:28:29

ДИАЛОГ КУЛЬТУР В XXI ВЕКЕ

Статья в формате PDF 281 KB...

11 02 2020 10:46:27

Еще:
Обзоры -1 :: Обзоры -2 :: Обзоры -3 :: Обзоры -4 :: Обзоры -5 :: Обзоры -6 :: Обзоры -7 :: Обзоры -8 :: Обзоры -9 :: Обзоры -10 :: Обзоры -11 ::

Последовательность подготовки научной работы может быть такой:

Выбор темы. Это важный этап. Во-первых, тема должна быть интересна не только вам, но и большинству слушателей, которым вы будете её докладывать, чтобы вы видели заинтересованность в их глазах, а не откровенную скуку.

Выбор целей и задач своей научной работы. То есть, нужно сузить тему. Например, тема: «Грудное вскармливание», сужение темы: «Грудное вскармливание среди студенток нашего ВУЗа». И если общая тема мало кому интересна, то суженная до рамок собственного института или университета, она становится интересной практически для всех слушателей. Целью может стать: «Содействие оптимальным условиям вскармливания грудью детей студентов нашего ВУЗа», а задачей — доказать, что специальные условия, созданные для кормящих студенток, не помешают их успеваемости, но уменьшат количество пропусков, академических отпусков и способствуют выращиванию здоровых детей — нашего будущего. Понятно, что эта тема подходит для студентов медицинских и педагогических ВУЗов, но и в других учебных учреждениях можно найти темы, интересные всем.

Разработать методы исследования и сбора информации. В случае с естественным вскармливанием, скорее всего, это будет анкетирование студенток, имеющих детей.

Систематизировать материал и подготовить презентацию.

Подготовиться к выступлению.

Выступить и получить: награду, удовольствие и опыт, чтобы в следующем году выступить ещё лучше и сорвать шквал аплодисментов, стать узнаваемым, а значит — более конкурентоспособным!