Гдз с объяснением решения: готовые домашние задания с видеорешением

ГДЗ (решебники) с 1 по 11 класс Онлайн

Окружающий мир

Современная школа предъявляет к ученику ряд требований, для выполнения которых необходимо уделять достаточное внимание обучению. Для того чтобы сделать этот процесс более эффективным используются различные педагогические методики и учебные пособия. Одним из наиболее популярных среди учеников пособий является ГДЗ. Очень часто оно используется наиболее упрощенным способом – для того чтобы списать правильное решение. На самом деле решебник нужен для другого, а именно – эффективного контроля за полученными знаниями.

Практика показывает, что ненавязчивый и конструктивный контроль со стороны родителей за успеваемостью ученика дает положительные результаты. У ребенка улучшается мотивационная составляющая в процессе получения знаний. Поэтому, ГДЗ нужно использовать, но делать это необходимо правильно.

Как правильно использовать готовые домашние задания

В первую очередь нужно обратить внимание на то, что данные методические пособия выпускаются после получения разрешения со стороны Министерства образования РФ.

Поэтому, их нужно рассматривать как учебно-методические пособия, которые рекомендованы для использования в школе.

1. ГДЗ следует применять для того чтобы проверить правильно ли выполнена домашняя работа.
2. Перед началом выполнения домашнего задания необходимо повторить тему, по которой было оно задано.
3. В готовых ответах есть возможность не только свериться с правильным решением, но и получить информацию о том, какие правила и из какой темы для этого использовались.
4. С использованием ГДЗ можно обеспечить эффективный контроль со стороны родителей за успеваемостью своего сына или дочки.

По своему предназначению готовые домашние задания – это учебное пособие, цель которого – помогать ученикам усваивать новые знания. Простое списывание принесет только вред: школьник перестанет понимать учебный материал и полностью потеряет интере

ГДЗ к учебникам и рабочим тетрадям с 1 по 11 класс

С каждым годом сборники ГДЗ становятся всё популярнее. Все сложнее найти школьников, которые не пользуются готовыми домашними заданиями. Объяснить это можно рядом причин. Во-первых, ежегодно увеличивается учебная нагрузка, во-вторых, многие преподаватели игнорируют индивидуальную особенность учащихся. За последнее время изменился подход и к объяснению сложных тем, а именно- уменьшилось количество часов для их изучения, и большинство материала приходится изучать самостоятельно. По этим причинам, для некоторых школьников учёба превращается в испытание буквально с первого класса, а ГДЗ становятся той самой «палочкой-выручалочкой».

Многие учащиеся уже с начальных классов проявляют самостоятельность и сами разбираются с тем, как пользоваться ГДЗ, извлекая из этого максимум пользы. Другим же школьникам должны помочь родители пользоваться готовыми ответами и объяснить, что необходимо стремиться к самостоятельному достижению своих целей, и сначала желательно самостоятельно разобраться с изучаемым материалом и практическим заданием, а за подсказками обращаться как можно реже и не заниматься банальным списыванием решений и ответов.

ГДЗ создаются для того, чтобы сверить свой, полученный ответ с тем, которые предоставлены в решебнике, понять последовательность и логику действий, помогут в поиске алгоритмов решения сложных вопросов и проведения самостоятельной работы над ошибками. Простое списывание не принесет пользы, ученик просто разленится, перестанет нормально усваивать пройденный материал и, как следствие, завалит итоговые контрольные работы или экзамены.

Правильный подход к использованию готовых заданий поможет не только повысить успеваемость ребенка, но и избавит родителей от необходимости найма репетиторов по проблемным дисциплинам. Ребёнок в итоге экономит кучу своего времени, причем, использует его более эффективно, что позволяет дополнительно заниматься хобби, спортом, музыкой и т.д.

ГДЗ по математике (решебники)

Где Гдз • Решебники • Математика

ГДЗ по математике – онлайн-решебник для 1-11 классов средней школы, в которых можно найти решения задач, уравнений, примеров по базовым учебникам школьного курса. На их основе ученики сумеют качественно выполнять домашнюю работу, научиться применять теоремы и формулы, а их родители – контролировать успеваемость своих детей.

За 5 класс

Авторы: Н. Я. Виленкин, В. И. Жохов, А. С. Чесноков, С. И. Шварцбурд

Годы: 2013-2018

Авторы: А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир

Годы: 2014-2018

Авторы: С.М. Никольский, М.К, Потапов, Н.Н. Решетников, А.В. Шевкин

Годы: 2015-2018

За 6 класс

Авторы: Н. Я. Виленкин, В. И. Жохов, А. С. Чесноков, С. И. Шварцбурд

Годы: 2013-2018

Авторы: А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир

Годы: 2014-2018

Авторы: С.М. Никольский, М.К, Потапов, Н.Н. Решетников, А.В. Шевкин

Годы: 2015-2018

ГДЗ по математике – верные спутники царицы наук

Основным предметом школьной программы общеобразовательных школ РФ выступает математика: в 9 и 11 классах школьники даже проходят государственную итоговую аттестацию по данной дисциплине. Изучение предмета проходит в 2 этапа:

• Арифметика – с 1 по 6 класс;
• Алгебра и геометрия – с 7 по 11 класс.

Усвоить непростые формулы и теоремы и научиться применять их на практике школьникам помогут ГДЗ по математике, которые служат основой для выполнения домашней работы и базой для подготовки к контрольным, экзаменам.

На основе решебников по математике ученики 1-11 классов могут:

• Оценить правильность выполнения домашней работы;
• Самостоятельно разобрать сложные примеры и уравнения;
• Просмотреть порядок решения и оформления задач в преддверии контрольных или экзаменов.

В последние годы готовыми домашними заданиями активно пользуются родители. Так им удается эффективно контролировать успеваемость детей.

ГДЕ ГДЗ – домашняя работа по математике в один клик

Онлайн-сборники готовых домашних заданий – объективное следствие современной динамичной и насыщенной событиями жизни. На сайте ГДЕ ГДЗ необходимо отыскать нужный решебник через поисковую строку (по названию или фамилии автора), кликнуть номер задания в таблице и получить детальное решение.

В чем преимущества ГдеГдз.Ру перед иными похожими сайтами:

• доступ к базе ответов – без регистрации, круглосуточно, бесплатно;
• регулярное обновление базы готовых домашних заданий в соответствии с выходом новых версий учебников;
• удобство использования не только с компьютера, но также со смартфона и планшета.

Кроме того, пользователям не придется посматривать рекламные сообщения или видеоролики для полного доступа к сайту. Не потребуется и переходить на сторонние ресурсы: все ответы и решения хранятся в базе ГДЕ ГДЗ.

ГДЗ по алгебре (решебники)

Где Гдз • Решебники • Алгебра

ГДЗ по алгебре – онлайн-решебники, которые содержат комплекс примеров и задач из базовых учебников программ общеобразовательных российских школ. В практических пособиях содержатся не только правильные ответы, но и пошаговые алгоритмы выполнения упражнений. Они помогут ученикам подготовиться к контрольным работам и экзаменам.

За 7 класс

Авторы: Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, С.Б. Суворова

Годы: 2013-2018

Авторы: А.Г. Мордкович

Годы: 2013-2018

Авторы: А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир

Годы: 2015-2018

За 8 класс

Авторы: Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, С.Б. Суворова

Годы: 2013-2018

Авторы: А.Г. Мордкович

Годы: 2010-2013

За 9 класс

Авторы: Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков, С.Б. Суворова

Годы: 2014-2018

Авторы: А.Г. Мордкович, Л.А. Александрова, Т.Н. Мишустина

Годы: 2010-2018

Чем ценны решебники по алгебре для 7-11 классов?

Одной из самых сложных дисциплин в учебной программе российских школ является алгебра. Для того чтобы научиться применять на практике формулы сокращенного умножения, решать квадратные уравнения, проводить действия с синусами и косинусами школьникам стоит воспользоваться ГДЗ по алгебре, которые:

• позволяют проверить правильность выполнения домашнего задания;
• раскрывают алгоритмы решения сложных задач и уравнений;
• помогают вспомнить пройденный материал накануне контрольных работ и экзаменов.

Поскольку дисциплина легко дается далеко не всем ребятам, то решебник по алгебре помогает качественно выполнить домашние упражнения без репетитора, и подготовиться к итоговой аттестации без дополнительных занятий.

Если родители заинтересованы в проверке успеваемости своих детей, то они также смогут сделать это на базе ГДЗ.

ГДЕ ГДЗ – домашние задания по алгебре в онлайн-режиме

Чтобы сэкономить время на подготовку домашней работы стоит отложить в сторону увесистые сборники правил: достаточно воспользоваться интерактивным функционалом сайта ГдеГдз.Ру, чтобы получить решенную задачку по алгебре в один клик.

Нужный решебник можно найти через поисковую строку (по фамилии автора или названию), а после кликнуть номер задания в таблице. В чем главные достоинства использования нашего ресурса?

• Вам не придется читать рекламные сообщения или смотреть видео для получения доступа к базе ответов;
• Все сборники решений на нашем ресурсе соответствуют последним изданиям школьных учебников и требованиям Министерства Образования РФ;
• Найти ответ можно не только с компьютера, но также с телефона или планшета.

Интерфейс сайта интуитивно понятен пользователям. Переадресация на сторонние ресурсы не осуществляется, поскольку все ответы содержатся в базе ГДЕ ГДЗ. Сайт работает бесплатно, круглосуточно и не требует регистрации пользователей.

ГДЗ по алгебре — решебники и ответы на домашние задания

Готовые домашние задания / Решебники / Алгебра Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков 2009 А. Г. Мордкович 2010 А.Г. Мордокович В.

Р. Кравчук, Г.М. Янченко Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, К.И. Нешков 2003 Л. И. Звавич, Л.В. Кузнецова 2010 Г.П. Бевз, В.Г. Бевз А.Г. Мордокович, Т. Н. Мишустина, Б.Е. Тульчинская 2003 Л.А. Латотина, Б.Д. Чеботаревский 2008 Е. П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман 2011 Ю.Н. Макарычев 2003 Л. И. Звавич, С.Б. Кузнецова 2003 Ю.П. Дудницин, А.Г. Мордоковича 2000 Рурукин А. Н. 2014 Мордкович А.Г. 2010 Сапожников А. А., Дудницын Ю.П., Тульчинская Е.Е. 2009 Л.А. Александрова, А.Г. Мордкович 2010 Ю. Н. Макарычев 2009 А.Г. Мордкович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская 2009 А. Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир В.И. Жохов, Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк 2003 Ю. Н. Макарычев 2003 М.И. Сканави 2011 А. Г. Мордкович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская 2002 А.Г. Мардокович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская 2003 А. Г. Мерзляк, В.Б. Полонський, М. Якiр В.И. Жохов, Ю.Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк 2005 Е. П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б.Шнеперман 2005 Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман 2010 О. Я. Белянина, Н.Л. Кинащук, И.М. Черевка Г.П. Бевз, В.Г. Бевз А. Г. Мордкович 2008 Ю.Н. Макарычев 2007 Л.В. Кузнецова, Е.А. Бунимович, Б. П. Пигарев 2002 А.Г. Мордокович М.И. Сканави 2011 Ю. Н. Макарычев, Н.Г. Миндюк, Л.Б. Крайнева 2005-2010 Ю.Н. Макарычев А. Г. Мордкович, Т.Н. Мишустина, Е.Е. Тульчинская 2003 Ш.А. Алимов, Ю.М. Колягин, Ю.В. Сидоров 2001 А. Г. Мерзляк, В.Б. Полонський, М. Якир Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман 2009 Г. П. Бевз, В.Г. Бевз Л.В. Кузнецова, СБ. Суворова, Е.А. Бунимович 2007 Ш. А. Алимов, Ю.М. Колягин, Ю.В. Сидоров 2001 В.Р. Кравчук, М.В. Пидручная, Г.М. Янченко С.А. Шестаков, И.Р. Высоцкий, Л.И. Звавич 2006 Ю.И. Малеваный, Г.М. Литвиненко, Г.М. Возняк Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева Л.В. Кузнецова, С.Б. Суворова, Е.А. Бунимович 2007 Д.А. Мальцев 2011 В.Р. Кравчук, Г.М. Янченко, М.В. Пiдручна Д.А. Мальцев, А.Г. Клово 2010 Глазков Ю.А., Варшавский И.К., Гаиашвили М.Я. 2013 Карташева Г.Д., Крайнева Л.Б. 2011 Ершова А.П., Голобородько В.В. 2013 Кузнецова Л.В., Минаева С.С., Рослова Л.О. 2011 А.Г. Мордковичи 2009 А.Г. Мордкович, Л.О. Денищева, Т.А. Корешкова 2001 А.Н. Колмогоров 2002 М.И. Сканави 2011 А.Г. Мерзляк, Д.А. Номировский, В.Б. Полонский А.Г. Мордокович, О.Л. Денищева, Т.А. Мишустина 2001-2009 М.I. Шкіль, З.I. Слєпкань, О.С. Дубинчук 2007 Г.П. Бевз, В.Г. Бевз Б.М. Ивлев, С.М. Саакян, С.И. Шварцбург 1999 О.Н. Афанасьева, Я.С. Бродский, А.Л. Павлов А.Г. Мордокович, Е.Е. Тульчинская 2000 А.Г. Мордковичи 2009 А.Г. Мордкович, Л.О. Денищева, Т.А. Корешкова 2001 А.Н. Колмогоров 2002 М.И. Сканави 2011 Г.В. Дорофеев, Г.К. Муравин, Е.А. Седова С.А. Шестакова 2004 А.Г. Мордокович, О.Л. Денищева, Т.А. Мишустина 2001-2009 Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман 2008 Е.П. Кузнецова, Г.Л. Муравьева, Л.Б. Шнеперман 2008 Б.М. Ивлев, С.М. Саакян, С.И. Шварцбурд 2001 М.I. Шкіль, З.I. Слєпкань, З.I. Слєпкань 2006 А.Г. Мордокович, Е.Е. Тульчинская 2000 Дудницын Ю.П., Кронгауз В.Л. 2008

Решебники по другим предметам

Школопедия — ГДЗ (готовые домашние задания)

• 1 класс
  • Русский язык
  • Математика
  • Окружающий мир
  • Литература
• 2 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Математика
  • Окружающий мир
  • Информатика
  • Литература
  • Кубановедение
• 3 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Математика
  • Окружающий мир
  • Информатика
  • Литература
  • Кубановедение
• 4 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Математика
  • Окружающий мир
  • Информатика
  • Литература
  • Кубановедение
• 5 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Математика
  • Биология
  • География
  • Информатика
  • История
  • Обществоведение
• 6 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Математика
  • Биология
  • География
  • Информатика
  • История
  • Обществоведение
• 7 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Алгебра
  • Биология
  • География
  • Геометрия
  • Информатика
  • История
  • Обществоведение
  • Физика
  • Химия
• 8 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Алгебра
  • Биология
  • География
  • Геометрия
  • Информатика
  • История
  • Обществоведение
  • Физика
  • Химия
• 9 класс
  • Немецкий язык
  • Английский язык
  • Русский язык
  • Алгебра
  • Биология
  • География
  • Геометрия
  • Информатика
  • История
  • Обществ

Объяснение модели дерева решений

выход модели описывается построчно. В иллюстративных целях мы подрезали дерево, уменьшив максимальную глубину по умолчанию к 3.

Это Раздел описывает выходные данные дерева решений.

• n = 1348. Указывает количество наблюдений, используемых в модели. Кредитный скоринг Набор данных содержит 1926 наблюдений. Однако мы отобрали 70% из них. использовать в качестве обучающего набора.

   п = 1348 

• Характеристики печати. Указывает какая информация выводится для каждого узла:

  узел), split, n, loss, yval, (yprob)

  * обозначает конечный узел

   узел), split, n, loss, yval, (yprob)
        * обозначает конечный узел 

• Информация об узлах.Этот output выводит дерево в расширенном виде, то есть описывает точно каждый узел в дереве в соответствии с описанными спецификациями печати в предыдущем пункте. Обратите внимание на отступ. Он используется для обозначения топология дерева, то есть указывает на родительские и дочерние отношения (также называемые первичным и вторичным разделениями). Смотрите диаграмму на следующей странице для графического представления родительско-дочернего отношения в дереве.

   1) корень 1348 204 0 (0,84866469 0,15133531)
     2) ДОХОД> = 33270,53 1074 22 0 (0,97951583 0,02048417)
       4) ДОХОД> = 44861,79 879 0 0 (1,00000000 0,00000000) *
       5) ДОХОД <44861,79 195 22 0 (0,88717949 0,11282051)
        10) ОБРАЗОВАНИЕ = Бакалавр, Колледж, HSgrad, Магистр, Профессиональный 180 7 0 (0,96111111 0,03888889) *
        11) ОБРАЗОВАНИЕ = Докторантура 15 0 1 (0,00000000 1,0000000000) *
     3) ДОХОД <33270,53 274 92 1 (0,33576642 0,66423358)
       6) ВОЗРАСТ> = 28,5 185 86 1 (0.46486486 0,53513514)
        12) ДОХОД> = 28790,85 71 29 0 (0,59154930 0,40845070) *
        13) ДОХОД <28790,85 114 44 1 (0,38596491 0,61403509) *
       7) ВОЗРАСТ <28,5 89 6 1 (0,06741573 0,93258427) * 

Нумерация узлов. Узлы помечены уникальными номерами. Эти числа генерируются следующая формула: дочерние узлы узла X всегда нумеруются 2x (левый ребенок) и 2 x + 1 (правый ребенок).Корневой узел равен 1. следующая древовидная диаграмма, созданная при нажатии кнопки Draw, показывает в цвете номера узлов для дерева, описанного ранее. Только отображаются номера оконечных узлов. Например, узел 2 и 3 метки не показаны. Узел 2 (левый дочерний элемент) получается путем умножения узел 1 * 2, узел 3 (правый дочерний элемент) на (1 * 2) +2. Узел 4 (левый дочерний элемент узел 2 получается как 2 * 2.Конечный узел 10 получен из узла 5 (правый дочерний узел 2) на 5 * 2. Концевой узел 11 правый дочерний элемент узла 5, полученный по (5 * 2) +1.

Первичный сплит. Доход - это предикторная переменная, используемая для первичного разделения. Тот же предсказатель переменную можно использовать для разделения множества узлов.Например, узел 2 - это дальнейшее разделение с использованием дохода. Возраст является основным разделением для узла 3.

Точка разделения. Узлы 2 и 3 сформированы путем разделения узла 1 на предикторную переменную Income. Раскол балл - 33270,53. Если переменная разделения является непрерывной (числовой), как и в этом разбиении, значения идут в левый и правый дочерние элементы узлы будут показаны как значения меньше или больше, чем у некоторого разделения точка (33270.53 в этом примере). Узел 2 состоит из всех строк с значение дохода больше 33270,53, тогда как узел 3 состоит всех строк с доходом менее 33270,53.

Количество узловых случаев. Число после точка разделения. Например, для узла 2 первое число - 1074, который указывает общее количество строк в данных, которые принадлежат к этому узлу.Для узла 4 это число 879, а для узла 7 число это 89.

Ожидаемый убыток. Этот - общее количество строк, которые будут неправильно классифицированы, если прогнозируемый класс для узла применяется ко всем строкам. В случае узла 4 все случаи правильно классифицированы, поэтому число равно 0. В случае узла 7 из 89 случаев 6 будут классифицированы неправильно.Эта информация также может быть выведена из вероятности Класс-победитель (см. Описание ниже), например, вероятность выигрышного класса, обозначенная третьим число 1 или 0 составляет 93%. Этот номер является заполнителем для категории в целевой переменной. Исходя из этой вероятности, из 89 случаев 83 будут правильно классифицированы. Таким образом, 6 случаев будут классифицированы неправильно.

Прогнозируемый класс для узла. Это предсказанный класс для узла. Например, для узла 7 это будет 1. В выборке данных 1 указывает на хороший кредитный риск, а 0 указывает на плохой кредитный риск. Люди были разделены на одна из двух категорий.

Вероятность выигравшего класса.В числа после предсказанного класса для узла, например, для узел 7, укажите вероятности каждого класса и разрешите пользователю чтобы увидеть вероятность выигрышного класса, то есть коэффициент что определяет окончательную классификацию. В данном конкретном случае предсказанный класс для узла 7 равен 1, а вероятность - 0,89. Для узла 4 класс выигрыша равен 0, а вероятность равна 1.00.

Терминальных узлов. An звездочка (*) обозначает конечный узел. Как на предыдущей диаграмме как показано, узлы 4, 7, 10, 11, 12 и 13 являются конечными. Другой ввод переменные, которые были указаны на вкладке Данные, например, Пол, были исключены из модели. Алгоритм определил, что они не повлияли на предсказательную силу модели.

Фактически используемые при построении дерева переменные: Возраст, Образование, доход. Показывает переменные, которые фактически используются для построить дерево. Если вы посмотрите на изображение дерева решений и на описания узлов, вы заметите, что произошло разбиение по переменным Возраст, Образование, Доход.

Ошибка корневого узла: 204/1348 = 0.15134. Это частота ошибок для дерева с одним узлом, т. Е. если дерево было обрезано до узла 1. Это полезно при сравнении различных решений модели деревьев.

Таблица сложности: таблица сложности предоставляет информацию обо всех рассмотренных деревьях для окончательной модели. В нем указан их параметр сложности, количество разбиений, частота ошибок повторной замены, ошибка перекрестной проверки скорость и соответствующая стандартная ошибка.См. Следующее для объяснение пунктов в таблице сложности.

 CP nsplit rel error xerror xstd
1 0,441176 0 1,00000 1,00000 0,064499
2 0,036765 1 0,55882 0,56373 0,050275
3 0,031863 3 0,48529 0,57353 0,050670
4 0,010000 5 0,42157 0,52451 0,048652 

Параметр сложности. В параметр сложности был объяснен в разделе, определяемом пользователем Параметры.

Количество разделений. Номер раскалывает дерево. Как показано на диаграмме для дерева 4, мы имеем 5 раскалывается. Вы можете подсчитать количество разделов, показанных на диаграмме на предыдущей странице.

Частота ошибок повторной замены (xstand). В коэффициент повторной замены является мерой ошибки. Это пропорция оригинальных наблюдений, которые были неправильно классифицированы различными подмножествами оригинальное дерево.Дерево, дающее минимальную повторную замену частота ошибок в данном примере - дерево номер 4. Повторная замена скорость уменьшается по мере продвижения вниз по списку деревьев. Самое большое дерево всегда будет давать самый низкий уровень ошибок при повторной замене. Однако, выбирая дерево с наименьшей частотой повторной замены не является оптимальным выбор, так как это дерево будет иметь уклон. Большие деревья ставим случайным образом вариации в прогнозах, поскольку они превышают выбросы.

Коэффициент перекрестной проверки ошибок (xerror). Вместо выбора дерева на основе частоты ошибок повторной подстановки, X-кратный перекрестная проверка используется для получения перекрестно проверенной частоты ошибок из выбирается оптимальное дерево. X-кратная перекрестная проверка включает создание X-случайных подмножеств исходных данных, установка одна часть в качестве тестового набора, построение дерева для оставшихся X-1 частей и оценка дерева с помощью тестовой части.Этот повторяется для всех частей, и оценивается оценка ошибки. Суммирование ошибки по X частям представляет собой перекрестно проверенный частота ошибок. Дерево, дающее самый низкий коэффициент перекрестной проверки ошибок (xerror) выбирается как дерево, которое лучше всего соответствует данным. В этом В данном случае это дерево номер 4, которое имеет 5 разбиений.

• Перекрестная проверка по умолчанию.RStat по умолчанию использует 10-кратную перекрестную проверку.

Стандартная ошибка (xstd). Этот - стандартное отклонение ошибки для наборов перекрестной проверки.

7 этапов процесса принятия решений

7 этапов процесса принятия решений

1. Определите решение.
2. Соберите соответствующую информацию.
3. Определите альтернативы.
4. Взвесьте доказательства.
5. Выбирайте среди альтернатив.
6. Примите меры.
7. Пересмотрите свое решение.

Роберт Фрост писал: «Две дороги расходились в лесу, и я… я выбрал ту, по которой меньше ездили, и это имело большое значение». Но, к сожалению, не каждое решение бывает таким простым, как «Давайте просто пойдем по этому пути и посмотрим, куда он пойдет», особенно когда вы принимаете решение, связанное с вашим бизнесом.

Управляете ли вы небольшой командой или возглавляете большую корпорацию, ваш успех и успех вашей компании зависят от того, как вы принимаете правильные решения - и учитесь на неправильных решениях.

Используйте эти шаги процесса принятия решений, чтобы помочь вам принимать более прибыльные решения. Вы сможете лучше предотвратить поспешное принятие решений и принимать более обоснованные решения, если установите формальный процесс принятия решений.

Обзор процесса принятия решений

Определение процесса принятия бизнес-решений

Процесс принятия бизнес-решений - это пошаговый процесс, позволяющий профессионалам решать проблемы путем взвешивания доказательств, изучения альтернатив и выбора пути оттуда.Этот определенный процесс также дает возможность в конце проверить, было ли решение правильным.

7 шагов процесса принятия решений

Хотя в Интернете, в учебниках по бизнесу и в презентациях для руководителей существует множество небольших вариаций структуры принятия решений, профессионалы чаще всего используют эти семь шагов.

1. Определите решение

Чтобы принять решение, вы должны сначала определить проблему, которую нужно решить, или вопрос, на который нужно ответить.Четко определите свое решение. Если вы неправильно определите проблему, которую нужно решить, или если проблема, которую вы выбрали, слишком обширна, вы сбиваете поезд принятия решения с рельсов еще до того, как он покинет станцию.

Если вам нужно достичь определенной цели в результате вашего решения, сделайте его измеримым и своевременным, чтобы вы точно знали, что достигли цели в конце процесса.

2. Соберите необходимую информацию

После того, как вы определились с вашим решением, пора собрать информацию, имеющую отношение к этому выбору.Проведите внутреннюю оценку, чтобы увидеть, где ваша организация преуспела и потерпела неудачу в областях, связанных с вашим решением. Кроме того, ищите информацию из внешних источников, включая исследования, исследования рынка и, в некоторых случаях, оценки у платных консультантов.

Остерегайтесь: вы можете легко увязнуть в слишком большом количестве информации - факты и статистика, которые кажутся применимыми к вашей ситуации, могут только усложнить процесс.

3. Определите альтернативы

Теперь, когда актуальная информация у вас под рукой, определите возможные решения вашей проблемы.Обычно есть несколько вариантов, которые следует учитывать при попытке достичь цели - например, если ваша компания пытается привлечь больше внимания в социальных сетях, ваши альтернативы могут включать платную социальную рекламу, изменение вашей стратегии обычных социальных сетей или комбинация двух.

4. Взвесьте доказательства

После того, как вы определили несколько альтернатив, взвесьте доказательства за или против указанных альтернатив. Посмотрите, что компании делали в прошлом для достижения успеха в этих областях, и внимательно посмотрите на победы и поражения вашей собственной организации.Определите потенциальные ловушки для каждой из ваших альтернатив и сопоставьте их с возможной наградой.

5. Выбрать среди альтернатив

Вот часть процесса принятия решения, в которой вы, как вы знаете, принимаете решение. Надеюсь, вы определили и прояснили, какое решение необходимо принять, собрали всю необходимую информацию, разработали и рассмотрели возможные пути. Вы отлично подготовлены к выбору.

6. Принять меры

Как только вы приняли решение, действуйте в соответствии с ним! Разработайте план, чтобы сделать ваше решение осязаемым и достижимым.Разработайте план проекта, связанный с вашим решением, а затем предоставьте команде свободу действий, как только план будет готов.

7. Пересмотрите свое решение

По прошествии заранее определенного времени, которое вы определили на первом этапе процесса принятия решения, честно оглянитесь на свое решение. Вы решили проблему? Вы ответили на вопрос? Вы достигли своих целей?

Если да, обратите внимание на то, что сработало, для использования в будущем. Если нет, учитесь на своих ошибках, когда снова начнете процесс принятия решений.

Инструменты для принятия лучших решений

В зависимости от решения вы можете взвесить свидетельства с помощью дерева решений. В приведенном ниже примере показана компания, пытающаяся определить, проводить ли тестирование рынка перед запуском продукта. Различные отделения регистрируют вероятность успеха и предполагаемую выплату, чтобы компания могла видеть, какой вариант принесет больше дохода.

Дерево решений с формулами (щелкните, чтобы изменить в Интернете)

Матрица решений - еще один инструмент, который может помочь вам оценить ваши варианты и принять более правильные решения.Узнайте, как составить матрицу решений, и быстро приступите к работе с шаблоном ниже.

Пример матрицы решений (щелкните, чтобы изменить в Интернете)

Вы также можете создать классический список плюсов и минусов и четко указать, соответствуют ли ваши варианты необходимым критериям или представляют ли они слишком высокий риск.

Плюсы и минусы Маркетинговый пример (щелкните, чтобы изменить в Интернете)

С помощью этих 7 шагов, которые мы описали, а также некоторых инструментов, которые помогут вам начать работу, вы сможете быстрее принимать более обоснованные решения.

Изучите дополнительные стратегии, которые помогут в процессе принятия решений.

Узнать больше

gds по испански - англо-испанский словарь

Модель GDS -5 продемонстрировала внутреннюю согласованность 0,73, надежность конструкции 0,83 и одномерную структуру.

La GDS -5 Mostró consistencia interna de 0,73, confiabilidad de constructo de 0,83 y estructura unidimensional.

scielo-abstract

49 На этом этапе анализа необходимо отметить, что ни приведенные выше параграфы оспариваемого решения, ни решение GD Net не показывают, что Комиссия оценила серьезность и продолжительность обжалуемых нарушений и продолжались ли их последствия.

49 En esta etapa del análisis, procedure señalar que ni los mencionados apartados de la decisión impugnada ni la decisión GD Net demuestran que la Comisión haya excinado la gravedad y duración de las infraccion de la denos imputia .

ЕврЛекс-2

Новая машина GD (160 000 т / год) была добавлена ​​в Германии (и, как сообщается, существующая машина закрыта) в 1991 году.

En 1991 añadió una nueva máquina GD (160 kt / año) en Alemania (y suprimió, al parecer, una máquina existente).

ЕврЛекс-2

Примечание: - * отключит все USE-флаги (это отключит даже базовые функции PHP, такие как Session-, PCRE-, gd - и поддержка MySQL!

Nota: - * desactivará todas las USE flags (включая функциональную базу PHP como Session-, PCRE-, gd - y el soporte for MySQL-!

Обычное сканирование

Спектры показывают, что замена Gd атомами Nd влияет на магнитный порядок таким образом, что появляются узлы железа и проявляется магнитный беспорядок.

Los espectros muestran que al sustituir los átomos de Gd por los de Nd el orden magnético se afecta de tal manera que aparecen sitios de hierro que muestran desorden magnético.

scielo-abstract

Политика открытого неба состоит в основном из следующих элементов: свободный доступ ко всем маршрутам; отсутствие ограничений по пропускной способности и частоте на любом маршруте; отсутствие ограничений в работе на каких-либо международных рынках; снятие ограничений на чартеры; либерализация правил грузовых авиаперевозок; отсутствие ограничений на конвертацию доходов в твердую валюту и их репатриацию; соглашение о код-шеринге; перевозчики, чтобы иметь возможность обеспечивать собственное наземное обслуживание за рубежом; нет положений об альянсах перевозчиков; недискриминационный доступ к CRS / GDS

La política de cielos abiertos comprende básicamente los siguientes elementos: libre Acceso a todas las rutas; ausencia de Restricciones sobre la Capcidad y la frecuencia en cada ruta; ausencia de Restricciones de las operaciones en los mercados internacionales; устранение ограничений по закону; либерализация де лас норм, которая риген эль транспорте де карга аэреа; ausencia de constraciones a la конверсионный де-лас-утилидадес a monedas fuertes y su repatriación; acuerdos sobre códigos comparetidos; Capcidad de las compañías aéreas de prestar sus propios servicios de tierra en el extranjero; ausencia de reglamentaciones sobre las alianzas entre compañías aéreas, y acceptso no discinatorio a los sistema de reserva informatizados (SRI) и лос sistemas mundiales de distribución (SMO

MultiUn

GD (UEPB, UDB, SB, TCBB), EDM (IS), MRD (GUO, GMU, PYB)

DM (SPMU, UDB, SV, SCFC), DGE (IS), DIS (OMU, SIG, SAJ)

UN-2

GDS требует моего присутствия в штаб-квартире.

La GSD está solicitando su presencia en la sede.

OpenSubtitles2018.v3

4. в разделе GD («Отходы горных работ: эти отходы должны быть в недиспергируемой форме»):

4. En la sección GD («остатки полезных ископаемых, не подлежащие диспергированию»):

ЕврЛекс-2

69 По мнению заявителей, это утверждение опровергается самой формулировкой решения GD Net, согласно которому обязательства, взятые на себя заинтересованными сторонами, вступают в силу только с 18 марта 1995 года.

69 Según los recurrentes, tal afirmación queda desmentida por el propio texto de la Decisión GD Net , que preveía que los прошли asumidos por las empresas afectadas no surtirían efecto hasta el 18 de marzo de 1995.

ЕврЛекс-2

Целью этой работы было создание рекомбинантного поксвируса (Raccoonpox [RCN]), экспрессирующего усеченную версию BHV-1 gD , для использования в качестве вакцины.

Объект, являющийся источником заражения возбудителем рекомбинантного поксвируса (Raccoonpox [RCN]), который выражает усеченную версию gD BHV-1 для использования в иммунном режиме.

scielo-abstract

Хотя все записи собраний JMC, полученные Комиссией, относились к оценкам GC, при отсутствии какой-либо другой записи они могут рассматриваться как типичные для собраний, проведенных для GD , а также как предмета встреч JMC в целом .

La Comisión admite que las medidas de control del volumen de producción se aplicaban basicmente a los Principales productores miembros del PWG , cuya behavioraterminaba la situación del mercado.

ЕврЛекс-2

(16) Основным элементом затрат на сырье при производстве картона является цена на древесную массу (для марок GC) и макулатуру (для GD ).

(16) Главный фактор стоимости материалов в секторе картонных коробок и стоимости волокон Мадера (в соответствии с критериями GC) и использования бумаги (в соответствии с правилами GD ).

ЕврЛекс-2

Значительное возвращение к GD в 1990 году было связано с несколькими факторами: повышение осведомленности общественности об экологических проблемах; увеличение разницы в ценах между сортами GC и GD в конце 1989 г., когда цены GC были увеличены, а цены GD - нет; и улучшение внешнего вида некоторых марок GD , чтобы продукт больше походил на марки GC.

Esta vuelta a las calidades GD se explica por una serie de factores: una mayor concienciación de los temas medioambientales entre el gran público; un aumento en la differencia de Precios Entre las calidades GC y GD a finales de 1989, momento en que los Precios de GC aumentaron, pero no los de GD ; y una mejora del aspecto de ciertas calidades GD que hacían que el producto se pareciese más a las calidades GC.

ЕврЛекс-2

GD (UDB, TCBB, UEPB), MRD (GMU, PYB)

DM ( UDB , SCFC, SPMU), DIS (SIG, SAJ)

UN-2

71 Поскольку Комиссия и Суд первой инстанции сочли, что, независимо от обязательств, которые она предусматривала, решение GD Net могло положить конец обжалуемой практике, похоже, что первая часть пятого заявления касается в любом случае, момент, который не был необходим для обоснования оспариваемого решения и, следовательно, не имеет значения.

71 Dado que la Comisión y el Tribunal de Primera Instancia Estimaron que, con independencia de loscommonisos que preveía, la Decisión GD Net podía poner fin a las prácticas denunciadas, resulta que la primera parte del quinto ctivo versa versa , sobre un punto reiterativo de la motivación de la sentencia recurrida y que, por lo tanto, es inoperante.

ЕврЛекс-2

Доступ к этим возможностям через Sabre GDS упростит процесс покупок и бронирования, повышая производительность для агентств Sabre Connected.

El Acceso a estas funcionalidades a través de Sabre Facilityara el procso de reservaciones y ventas, Generando Mayor productividad a las agency Sabre.

Обычное сканирование

а) «Заметки о передовой практике» по экологически безопасным методам обращения с отходами в Азиатско-Тихоокеанском регионе (в сотрудничестве с RTCD, GD ) (1)

a) «Notas de buenas prácticas» sobre prácticas ambientalmente racionales en gestión de restuos en la región de Asia y el Pacífico (en colaboración con DCRT y DM) (1)

UN-2

Научное объяснение (Стэнфордская энциклопедия философии)

Как станет очевидно, «научное объяснение» - это тема, поднимающая ряд взаимосвязанных вопросов.Некоторая предыстория ориентация будет полезна, прежде чем переходить к деталям соревнований модели. Предпосылкой последнего обсуждения было то, что наука иногда дает объяснения (а не то, что не поддается объяснению - например, «просто описание ») и что задача« теории »или «Модель» научного объяснения должна охарактеризовать структура таких объяснений. Таким образом, предполагается, что существует (при некоторый достаточно абстрактный и общий уровень описания) единственный вид или форма объяснения, которая является «научной».Фактически, понятие «научное объяснение» предполагает как минимум два контрасты - во-первых, контраст между теми «Объяснения», характерные для «Наука» и те объяснения, которых нет, и, во-вторых, контраст между «объяснением» и чем-то еще. Однако по отношению к первому контрасту тенденция большая часть философской литературы последнего времени предполагала, что существует существенная преемственность между видами объяснений найдены в науке и, по крайней мере, некоторые формы объяснения найдены в более обычные ненаучные контексты, причем последний воплощается в более или менее начальные особенности, которые представлены в более подробных, точный, строгий и т. д.форма в первом. Далее предполагается, что задача теории объяснения - уловить то, что является общим для как научные, так и, по крайней мере, некоторые более обычные формы объяснение. Эти предположения помогают объяснить (что в противном случае читателю кажется любопытным) почему, как будет показано в этой записи, дискуссии о научном объяснении так часто идут взад и вперед между примерами, взятыми из добросовестной науки (например, объяснениями траектории планет, которые обращаются к механике Ньютона) и другие домашние примеры, связанные с опрокидыванием чернильниц.

Что касается второго контраста, большинство моделей объяснения предположить, что набор утверждений может быть правдивым, точным, подтверждены доказательствами и т. д., но при этом не имеют объяснений (по крайней мере, все, что может захотеть типичный ищущий объяснений объяснил). Например, все отчеты о научном объяснении описанное ниже согласуется с тем, что описание появления особый вид птиц, описанный в путеводителе по птицам, каким бы точным он ни был, не объясняет ничего интересного для биологи (напр.g., развитие, характерные черты или поведение этого вида). Вместо этого такая учетная запись «просто описательный". Однако разные модели объяснения дают разные версии того, в чем разница между объяснительным и чисто описательная состоит из.

С этим связан тот факт, что, хотя большинство теоретиков науки объяснения предложили модели, которые предназначены для охвата как минимум некоторые случаи объяснения, которые мы не рассматриваем как часть науке, они тем не менее предположили некоторые неявные ограничения на виды объяснений, которые они пытались восстановить.Часто было отмечено, что слово «объяснение» используется в широком разнообразие способов в обычном английском - мы говорим об объяснении значение слова, объясняя основы философских теорий объяснения, объясняя, как испечь пирог, объясняя, почему один сделал определенное решение (где это должно быть обоснование) и так далее. Хотя различные модели, обсуждаемые ниже, иногда критиковали за то, что они не смогли уловить все эти формы «Объяснение» (см., Например, Scriven, 1959), ясно, что они никогда не предназначались для этого.Вместо этого их предполагаемые explicandum - это, очень грубо, объяснение , почему вещи случаются, где обсуждаемые «вещи» могут быть либо отдельные события, либо что-то более общее, например, закономерности или повторяющиеся закономерности в природе. Подобные парадигмы объяснения включают объяснение прогресса в перигелий ртути, предоставленный общей теорией относительности, объяснение вымирания динозавров с точки зрения воздействия большого астероид в конце мелового периода, объяснение предоставлено полицией, почему произошло дорожно-транспортное происшествие (водитель был выпил и на дороге был лед), и стандартное объяснение в учебниках по экономике объясняется, почему монополии для сравнения с фирмами на совершенно конкурентных рынках повышайте цены и снижайте вывод.

Наконец, несколько слов о более широком эпистемологическом / методологическом фон для моделей, описанных ниже. Многие философы думают о такие понятия, как «объяснение», «закон», «Причина» и «поддержка контрфактов» как часть взаимосвязанной семьи или круга концепций, которые «Модальный» характер. Для знакомых «Эмпирические» соображения, Гемпель и многие другие ранние Защитники модели DN отнеслись к этим концепциям плохо поняли, по крайней мере, до анализа.Предполагалось, что это будет быть «круговым», чтобы объяснить одну концепцию из этого семейства в термины других членов той же семьи, и что они должны быть эксплицируется в терминах других концепций извне модальных семья - концепции, которые более удовлетворены (что было быть) эмпирическими стандартами разборчивости и проверяемости. За Например, в версии Hempel модели DN понятие «Закон» играет ключевую роль в объяснении концепции «Объяснение», и его предположение состоит в том, что законы просто закономерности, отвечающие определенным дополнительным условиям, которые также приемлемо для эмпириков.Как мы увидим, эти эмпирические стандарты (и сопутствующее нежелание использовать модальные концепции как примитивы) продолжали играть центральную роль в моделях объяснение разработано после модели DN .

Есть много интересных исторических вопросов о DN модели, которые остаются в значительной степени неизученными. Почему «научный объяснение », когда это стало основной темой для философская дискуссия? Почему были «логические эмпирики »философы науки, которые защищали DN модель настолько готова принять идею, которую предоставляет наука «Объяснения», учитывая тенденцию многих ранее писателей в позитивистской традиции думать о «Объяснение» как довольно субъективное или «Метафизической» материи и противопоставлять ее неблагоприятно «Описание», которое они считали более законным цель эмпирической науки? И почему было обсуждение, хотя бы изначально организовано вокруг «объяснения», а не "Причинность", поскольку (как мы увидим) часто последнее понятие, которое кажется центральным в последующих дебаты, и поскольку первое понятие кажется (многим современным чувствительности) несколько расплывчато и нечетко? По крайней мере, часть ответ на этот последний вопрос кажется таким (опять же, как объяснено в подробнее ниже) Hempel и другие защитники модели DN унаследованные стандартные эмпирики или юмовские сомнения относительно понятия причинно-следственная связь.Они предположили, что причинные понятия только (с научной точки зрения или метафизически) приемлемо в той мере, в какой это возможно перефразируйте или переопишите их так, чтобы это удовлетворило эмпирика. критерии значимости и законности. Один очевидный способ сделать это должно было принять причинные претензии как равносильные утверждениям о получение «закономерностей» (то есть шаблонов единой ассоциация в природе). Именно эта идея уловлена модель DN (см. ниже). Часть первоначальной апелляции тема «научного объяснения» заключалась в том, что функционировал как более респектабельный суррогат (или точка входа) проблемная тема причинно-следственная связь ^[1] .Еще одной мотивацией был интерес Хемпеля и других ранних защитники модели DN в формах объяснения, таких как «Функциональное объяснение» (считается, что оно используется в таких специальные науки, такие как биология и антропология), которые причинный. Это также сделало естественным обсуждение широкого круга вопросов. категория объяснения, а не более узкие понятия «Причинно-следственная связь» (ср. Hempel, 1965b).

Рекомендуемая литература : Лосось (1989) - превосходный критический обзор всех обсуждаемых моделей научного объяснения в этой записи.Питт (1988) и Рубен (1993) - антологии, содержат ряд влиятельных статей.

2.1 Основная идея

Согласно дедуктивно-номологической модели, научная объяснение состоит из двух основных «составляющих»: Expenandum , предложение «описывающее явление для быть объясненным »и объяснять ,« класс те предложения, которые приводятся для объяснения явления » (Hempel and Oppenheim, 1948, перепечатано в Hempel, 1965, стр.247). За объяснения, чтобы успешно объяснить объяснение нескольких условия должны быть выполнены. Во-первых, «экспланандум должен быть логическое следствие объяснений »и« предложения составляющие объяснения должны быть истинными »(Hempel, 1965, п. 248). То есть объяснение должно иметь форму звука дедуктивный аргумент, в котором экспланандум следует как заключение из помещений в объяснении. Это «Дедуктивный» компонент модели. Во-вторых, объяснения должен содержать хотя бы один «закон природы», и это должно быть существенная посылка в выводе в том смысле, что вывод экспланандума был бы недействителен, если бы эта посылка удалено.Это «номологический» компонент модель - «номологический» - философский термин искусство, которое, подавляя некоторые тонкости, означает (примерно) «Законный». В самой общей формулировке Модель DN предназначена для применения как к объяснению «Общие закономерности» или «законы», такие как ( используйте примеры Гемпеля и Оппенгейма), почему свет подчиняется закону преломления, а также к объяснению отдельных событий, задуманных как происходящие в определенное время и в определенном месте, например, изогнутый появление частично затопленных весел гребной лодки на особый повод просмотра.В качестве дополнительной иллюстрации DN объяснение конкретного события, рассмотрим происхождение положения Марса в будущем, исходя из законов Ньютона. движение, закон обратных квадратов Ньютона, регулирующий гравитацию, и информация о массе Солнца, массе Марса и настоящее положение и скорость каждого. В этом выводе различные Законы Ньютона фигурируют как важные предпосылки, и они используются в в сочетании с соответствующей информацией о начальных условиях ( массы Марса и Солнца и т. д.), чтобы получить экспланандум ( будущее положение Марса) с помощью дедуктивного аргумента.В Таким образом, критерии DN удовлетворены.

2.2 Роль законов в DN Модель

Идея здравого дедуктивного аргумента (возможно) относительно ясно (или, по крайней мере, что-то, что можно рассматривать как предшествующее понимается с точки зрения характеристики научных объяснение). Но как насчет другого важного компонента Модель DN - что по закону природы? Основная интуиция который направляет модель DN выглядит примерно так: В пределах класс истинных обобщений, мы можем различать те, которые только «случайно верны», а те, которые "законы".Чтобы использовать примеры Хемпеля, обобщение

• (2.2.1) Все члены школьного совета Гринсбери на 1964 год лысые.

если это правда, то только случайно. Напротив,

• (2.2.2) Все газы расширяются при нагревании под постоянным давлением

это закон. Таким образом, согласно модели DN последняя обобщение может использоваться в сочетании с информацией, которую некоторые конкретный образец газа нагревается под постоянным давлением, чтобы объясните, почему он расширился.Напротив, первое обобщение (2.2.1) в сочетании с информацией, которую конкретное лицо \ (n \) является членом школьного совета Гринсбери 1964 года, не может использоваться для объясните, почему \ (n \) лысый.

Хотя этот пример может показаться достаточно ясным, что именно отличает истинные случайные обобщения от законов? Это было предмет большого количества философских дискуссий, большинство из которых должно выходить за рамки этого вход. ^[2] По причинам, изложенным в Разделе 1, Hempel предполагает, что счет должен объяснять понятие закона с точки зрения понятий, которые лгут вне модального семья. ^[3] В своей работе (1965) он считает ряд знакомых предложения, имеющие это символ ^[4] и находит их все желающими, отмечая, что проблема характеристика понятия права оказалась «весьма непокорный »(1965, с. 338). Однако будет справедливо сказать, что его основное предположение состоит в том, что, по сути, законы просто без исключений обобщения, описывающие закономерности, которые соответствуют некоторые дополнительные отличительные условия, которых он в настоящее время нет умею сформулировать.

В последующие десятилетия был предложен ряд других критерии законности. Хотя у каждого предложения есть сторонники, выиграл генерал принятие. ^[5] Какие последствия это имеет для модели DN ? Один Возможная оценка такова, что вся модель DN действительно требует в том, что есть согласие в большом количестве частных случаев о том, какие обобщения являются законами. Если такое соглашение существует; Это не имеет значения для модели DN , если мы не можем сформулировать полностью общие критерии, которые различают законы и случайно верные обобщения во всех возможных случаях.Например, даже не имея адекватного представления о законности, мы можем с уверенностью согласиться с тем, что (2.2.2) является законом, а (2.2.1) - нет, и это все, что нам нужно для сделать вывод, что (2.2.2) может фигурировать в пояснениях DN , в то время как (2.2.1) не может.

К сожалению, дело обстоит не всегда так просто. Один важный вопрос, поднятый моделью DN касается объяснительного статуса так называемого особого науки - биология, психология, экономика и так далее. Эти науки полны обобщений, которые, кажется, объясняющая роль и все же не удовлетворяет многим стандартным критериям для законности.Например, хотя закон сегрегации Менделя (M) (в котором говорится, что у организмов, размножающихся половым путем, каждый из двух альтернативные формы (аллели) гена, определяющего признак в локусе в вероятность попадания в гамету данного организма составляет 0,5) широко используется в моделях эволюционной биологии, он имеет ряд исключения, такие как мейотический драйв. Аналогичное утверждение верно для принципы теории рационального выбора (например, обобщение, что предпочтения транзитивны), которые занимают центральное место в экономике.Другие широко используемые обобщения в частных науках очень узкая сфера действия по сравнению с парадигматическими законами, придерживаться только ограничены пространственно-временные области и отсутствуют явные теоретические интеграция.

Существуют значительные разногласия по поводу того, могут ли такие обобщения законы. Некоторые философы (например, Woodward, 2000) предполагают, что такие обобщения удовлетворяют слишком немногим стандартным критериям, чтобы их можно было считать законы, но тем не менее могут фигурировать в объяснениях; если так, то очевидно следует, что мы должны отказаться от требования DN , что все объяснения должны апеллировать к законам.Другие (например, Mitchell, 1997), подчеркивая различные критерии законности, вместо этого заключайте, что обобщения, подобные (M), являются законами и, следовательно, не угрожают требование о том, что объяснения должны ссылаться на законы. В отсутствие более принципиальное рассмотрение законов, трудно оценить эти конкурирующие претензии и, следовательно, трудно оценить последствия Модель DN для специальных наук. В более общем плане в отсутствие общепринятого понимания законности, обоснование фундаментальный контраст между законами и не-законами, который Суть того, что требуется для модели DN , непонятна: ее трудно оценить утверждение о том, что все объяснения должны ссылаться на законы, без четкого объяснение того, что такое закон и что он способствует успеху объяснение.По крайней мере, предоставление такой учетной записи - это важный элемент незавершенного дела для защитников DN модель.

2.3 Индуктивное статистическое объяснение

Модель DN предназначена для получения объяснения посредством дедукции. от детерминированных законов, и это поднимает очевидный вопрос о пояснительный статус статистических законов. Объясняют ли вообще такие законы и если да, то что они объясняют и при каких условиях? В его (1965) Хемпель различает две разновидности статистических объяснение.Первый из них, дедуктивно-статистический ( DS ), подразумевает вычет «более узкий статистическая однородность »из более общего набора предпосылок, на по крайней мере один из которых включает более общий статистический закон. поскольку DS объяснение включает вычитание экспланандума из законом, он соответствует той же общей схеме, что и DN объяснение закономерностей. Однако в дополнение к DS объяснения, Хемпель также признает особый вид статистических объяснение, которое он называет индуктивно-статистическим или IS объяснение, включающее отнесение отдельных события (например, выздоровление конкретного человека от стрептококка инфекции) в соответствии с (что он считает) статистическими законами (например, законом с указанием вероятности выздоровления, учитывая, что пенициллин был принято).

Хотя объяснение DN или DS объяснение может можно вывести из объяснений, нельзя вывести, что человек, Джон Джонс, оправился от вышеуказанного статистического закона и информация о том, что он принимал пенициллин. Самое большее, что может быть Из этой информации можно сделать вывод, что восстановление более или менее вероятно. В объяснении IS связь между объяснениями и экспланандум, по словам Хемпеля, «индуктивный», скорее чем дедуктивный - отсюда и название индуктивно-статистический объяснение.Детали отчета Хемпеля сложны, но основная идея примерно такова: объяснение IS будет хорошие или успешные в той степени, в которой его объяснения присуждают высокие вероятность на его экспланандум исходе.

Таким образом, если это статистический закон, вероятность выхода из стрептококк при приеме пенициллина высокий, а Джонс принял пенициллин и выздоровел, эта информация может быть использована для предоставить IS объяснение выздоровления Джонса.Однако если вероятность выздоровления низкая (например, менее 0,5), учитывая, что Джонс принял пенициллин, то, даже если Джонс выздоровеет, мы не сможем использовать этот информация, чтобы предоставить IS объяснение его выздоровления.

2.4 Мотивация для модели DN : Номинальная ожидаемость и регулярность причинно-следственной связи

Зачем предполагать, что все (или даже некоторые) объяснения имеют DN или - это структура ? Есть две идеи, которые играют центральную роль. мотивирующая роль в дискуссии Хемпеля (1965).Первый соединяет информация, предоставленная аргументом DN с определенным представление о том, что значит достичь понимания того, почему что-то случается - это апеллирует к идее об объекте или точке дает объяснение. Хемпель пишет

… Объяснение DN отвечает на вопрос « Почему произошло явление экспланандума?» по показывая, что это явление возникло в результате определенных обстоятельства, указанные в \ (C_1, C_2, \ ldots, C_k \), в в соответствии с законами \ (L_1, L_2, \ ldots, L_r \).Указывая из этого аргумент показывает, что с учетом конкретных обстоятельств и рассматриваемых законов, возникновение явления должно было можно ожидать ; и именно в этом смысле объяснение позволяет нам, чтобы понять, почему явление произошло. (1965, стр. 337, курсив в оригинале)

Можно думать об объяснении IS как о естественном обобщение этой идеи. Хотя объяснение IS не показать, что экспланандум-феномен следовало ожидать с уверенности, он делает следующее лучшее: он показывает, что экспланандум-феномен, по крайней мере, следует ожидать с высокой вероятность и таким образом обеспечивает понимание.Заявлено больше как правило, модели DN и IS имеют общий распространенная идея, что, как выразился Салмон (1989), «сущность научное объяснение можно описать как номеров ожидаемость - то есть ожидаемость на основе законные связи »(1989, с. 57).

Вторая основная причина для модели DN / IS заключается в том, что с ролью причинно-следственных связей в научном объяснении. Есть значительные разногласия среди философов по поводу того, все ли объяснения в науке и в обычной жизни причинны, а также разногласия по поводу различий (если таковые имеются) между причинными и непричинные объяснения состоят в. ^[6] Тем не менее практически все, включая Хемпеля, согласны с тем, что многие в научных объяснениях приводится информация о причинах. Тем не мение, Хемпель, как и большинство других первых сторонников DN модели, не желает принимать понятие причинности как примитивное в теории объяснения, то есть он не хотел просто говорят, что \ (X \) фигурирует в объяснении \ (Y \), если и только если \ (X \) вызывает \ (Y \). Вместо этого сторонники Модель DN обычно искали объяснение причинно-следственной связи который удовлетворяет требованиям эмпирика, описанным в разделе 1.В в частности, сторонники модели DN общеприняты широко юмовская теория причинности, или теория регулярности, согласно которой (очень грубо) все причинные утверждения подразумевают существование некоторых соответствующая закономерность («закон»), связывающая причину с эффект. Затем это используется, чтобы показать, что все причинные объяснения «Подразумевается», возможно, только «неявно», что такое закон / закономерность существует и, следовательно, эти законы «задействованы» во всех таких объяснениях, как утверждает модель DN .

Чтобы проиллюстрировать эту аргументацию, рассмотрим

• (2.4.1) Удар коленом об стол вызвал опрокидывание чернильница.

(2.4.1) - это так называемое единственное причинное объяснение, выдвинутое Майкл Скривен (1962) как контрпример к утверждению, что Модель DN описывает необходимые условия для успешного объяснение. Согласно Скривену, (2.4.1) объясняет опрокидывание чернильницы, хотя ни один закон или обобщение не фигурируют в явной форме в (2.4.1) и (2.4.1), похоже, состоят из одного предложения, скорее чем дедуктивный аргумент. Ответ Хемпеля (1965, 360 и далее) состоит в том, что появление «вызванного» в (2.4.1) не следует оставлять не проанализированы или взяты в качестве объяснения в нынешнем виде. Вместо (2.4.1) следует понимать как «неявно» или «Молчаливо» утверждая, что существует «закон» или закономерность, связывающая коленные удары с опрокидыванием чернильниц. Согласно для Хемпеля это неявное утверждение, согласно которому какой-то из таких законов «Отличает» (2.4.1) от «простого последовательного повествование », в котором говорится, что разлив следует за ударом но без каких-либо претензий на причинную связь - рассказ, (Думает Хемпель) явно не объясняет.Этот закон связывания номологическая посылка в аргументе DN , что, согласно Гемпель, «неявно» утверждается (2.2.1).

Есть два связанных, но различных способа понять это. аргумент, оба из которых предлагаются частями Hempel's обсуждение. Согласно первому, Хемпель утверждает, что настоящая базовая структура (2.4.1) выглядит примерно так:

• (2.4.2) \ ((L) \) Когда колени ударяются о столы, чернильница сидит и выполняются дальнейшие условия \ (K \) (где \ (K \) указывает, что удар достаточно сильный и т. Д.), чернильница опрокинется. (Ссылка на \ (K \) необходима, поскольку удар коленями о стол с чернильницами не всегда приводит к чаевые.)
• \((Я)\) Мое колено ударилось о стол, на котором стоит чернильница, и дальнейшие условия \ (K \) выполнены.
• \ ((E) \) Чернильница опрокидывается.

Следовательно, в той мере, в какой это является пояснительным, (2.4.1) «Неявно» удовлетворяет требованиям DN / IS после all - это аргумент DN / IS (а именно 2.4.2) в маскировка.

Существует вторая интерпретация аргумента Хемпеля: в отличие от первая интерпретация не требует, чтобы мы думали о полной содержание (2.4.2) как-то уже подразумевается в (2.4.1) Вместо этого (2.4.2) играет роль идеала , против которого (2.4.1) следует измерять. (2.4.2) поясняет, какая информация полная, полностью адекватное объяснение \ (E \) должно быть содержат - информация, которая присутствует в (2.4.1) только в частичном или неполный способ.С этой точки зрения мы думаем о (2.4.1) как о ан объяснение-эскиз (см. Hempel, 1965b, 423ff), который передает некоторая информация, содержащаяся в (2.4.2) или пунктах в направление более полного объяснения (2.4.2). В идеале единственное причинные объяснения, подобные (2.4.1), следует заменить явными DN пояснения, подобные (2.4.2).

Однако в любой интерпретации основная идея состоит в том, что правильное объяснение роли причинных утверждений в объяснении ведет через Юмовская теория причинности, или теория регулярности, к заключению, что при По крайней мере, в идеале, объяснения должны соответствовать модели DN / IS .Назовем эту аргументацию «скрытой структурой». аргумент в знак признания роли, которую он отводит скрытому (или как минимум неявный) DN структура, которая, как утверждается, связанный с (2.4.1).

Эта стратегия будет рассмотрена в разделе 2.6, но сначала позвольте мне прокомментируйте особенность обсуждения, которая может показаться озадачивающей. Границы категории «научное объяснение» далеки от ясности, но хотя (2.4.1), возможно, является объяснением, оно это не то, о чем обычно думают «Наука» - это утверждение из «обычных жизнь »или« здравый смысл ».Это поднимает вопрос о почему приверженцы модели DN / IS просто не реагируют на предполагаемый контрпример (2.4.1), отрицая, что это пример категория «научное объяснение», то есть утверждая, что модель DN / IS не является попыткой реконструировать структуру объяснений типа (2.4.1), но скорее предназначено только для применения к объяснениям, которые должным образом рассматриваются как «Научный». Дело в том, что такой ответ бывает нечасто принятый сторонниками модели DN является показателем степень, в которой, как отмечено в разделе 1, это неявно предполагается в большинство дискуссий о научном объяснении важности сходства или преемственность в структуре между такими объяснениями, как (2.4.1) и более явно научные объяснения, эти сходства, которые следует зафиксировать в некоторой общей теории, относится к обоим. Действительно, это поразительная особенность не только Hempel. (1965), но многие другие трактовки научного объяснения на самом деле большая часть обсуждения сосредоточена на «обычной жизни» единичные причинные объяснения, подобные (2.4.1), молчаливое предположение поскольку выводы о структуре таких объяснений довольно прямые последствия для понимания объяснения в наука.

2,5. Пояснительное понимание и номинальная ожидаемость: контрпримеры к достаточности

Как объяснялось выше, примеры, подобные (2.4.1), являются потенциальными контрпримеры к утверждению, что модель DN обеспечивает необходимых условий для объяснения. Также есть ряд известных контрпримеров к утверждению, что модель DN обеспечивает достаточных условий для успешного научного объяснение. Вот две иллюстрации.

Пояснительная асимметрия . Есть много случаев в которое является выводом экспланандума \ (E \) из закона \ (L \) и начальные условия \ (I \) кажутся пояснительными, но «Обратный» вывод \ (I \) из \ (E \) и тот же закон \ (L \) не кажется объяснимым, хотя последний, как и первый, соответствует критериям успешного DN объяснение. Например, можно получить длину \ (s \) тени, отбрасываемой флагштоком с высоты \ (h \) полюса и угла θ солнца над горизонтом и законы о прямолинейном распространении света.Этот вывод соответствует критериям DN и кажется пояснительным. С другой стороны, вывод (2.5.1) выражения \ (h \) из \ (s \) и \ (\ theta \) и те же законы также соответствуют критериям DN , но не кажутся объяснительный. Подобные примеры предполагают, что по крайней мере некоторые объяснения обладают направленными или асимметричными особенностями, к которым Модель DN нечувствительна.

Пояснительные несоответствия . Вывод может удовлетворять критериям DN и все же является ошибочным объяснением, потому что содержит нерелевантные вещи помимо тех, которые связаны с направленным особенности объяснения.Рассмотрим пример Уэсли Сэлмона. (Лосось, 1971, стр.34):

• (2.5.2) \ ((L) \) Все мужчины, которые регулярно принимают противозачаточные таблетки, не могут забеременеть.
• \ ((К) \) Джон Джонс - мужчина, который регулярно принимает противозачаточные таблетки.
• \ ((E) \) Джон Джонс не может забеременеть

Можно утверждать, что \ ((L) \) отвечает критериям законности навязанный Хемпелем и многими другими писателями. (Если кто-то хочет отрицать это \ (L \) - это закон, требующий принципиальных, общепринятых основание для этого суждения и, как объяснено выше, неясно, что эта основа есть.) Более того, (2.5.2), безусловно, является здравым дедуктивным аргумент, в котором \ (L \) входит в качестве существенного помещение. Тем не менее, большинство людей считает, что \ ((L) \) и \ ((K) \) не объясняют \ (E \). Есть много других похожие иллюстрации. Например (Кибург, 1965), предположительно, это закон (или, по крайней мере, не содержащий исключений, контрфактический подтверждающий обобщение), что все образцы поваренной соли, заколдованные прикосновения жезла ведьмы растворяются при помещении в вода. Это обобщение можно использовать в качестве предпосылки в DN вывод, заключающийся в том, что некоторые образец соли растворился в воде.Но опять же заклинание не имеет отношения к растворению, и такой вывод не является объяснение.

Один очевидный диагноз трудностей, связанных с такими примерами, как (2.5.1) и (2.5.2) сосредотачиваются на роли причинности в объяснении. Согласно этому анализу, чтобы объяснить результат, мы должны процитировать его причины, а (2.5.1) и (2.5.2) этого не делают. Как лосось (1989, стр.47) говорит об этом, «флагшток определенной высоты вызывает тень заданной длины и тем самым объясняет длину тени ».По напротив, «тень не вызывает флагштока и следовательно, не может объяснить его высоту ». Аналогично, принимая Противозачаточные таблетки не приводят к тому, что Джонс не забеременеет и вот почему (2.5.2) не может быть приемлемым объяснением. На этом анализа, то, что показывают (2.5.1) и (2.5.2), - это то, что вывод может удовлетворяют критериям DN , но не могут определить причины экспланандума - когда это произойдет, вывод не удастся чтобы быть пояснительным.

Как объяснялось выше, сторонники модели DN не будут считают этот диагноз очень полезным, если только он не сопровождается некоторыми объяснение причинности, которое не просто принимает это понятие как примитивный.(На самом деле Salmon предоставляет такую ​​учетную запись, которую мы рассмотрим в разделе 4.) Следует отметить, однако, что очевидное урок (2.5.1) и (2.5.2) состоит в том, что учет регулярности причинно-следственная связь, одобренная теоретиками DN , в лучшем случае неполна: наличие \ (c \), \ (e \) и существование некоторого закономерность или закон, связывающий их (или \ (x \) имеет свойство \ (P \) и \ (x \) обладают свойством \ (Q \) и некоторым законом связывая их) не является достаточным условием истинности утверждение, что \ (c \) привело к тому, что \ (e \) или \ (x \) \ (P \) причинно или объяснительно релевантно \ (x \) имеющий Q .В более общем смысле, если контрпримеры (2.5.1) и (2.5.2), следует, что модель DN не может сформулируйте достаточные условия для объяснения. Объясняя результат не , а , чтобы показать, что это номинально ожидаемый.

Есть две возможные реакции на это наблюдение. Во-первых, идея о том, что объяснение - это вопрос числа ожидаемое, насколько это возможно, но что-то большее также требуется.Согласно этой оценке, модель DN / IS модель указывает необходимое условие для успешного объяснение и, кроме того, условие, которое является неотъемлемой частью набор условий, которые в совокупности достаточны для объяснения. Однако некоторая другая независимая функция, \ (X \) (которая будет учитывать направленность объяснения и обеспечивать вид объяснительной релевантности, которая явно отсутствует в рождении пример управления) необходимо добавить к модели DN для достижения успешный счет объяснения.Идея состоит в том, что Номик Ожидаемость \ (+ \ X = \) Объяснение. Что-то вроде этой идеи одобрены унификационистскими моделями объяснения, разработанными Фридман (1974) и Китчер (1989), которые обсуждаются в разделе 5. ниже.

Второй, более радикальный вывод: DN описание цели или обоснования объяснения ошибочно в некоторых гораздо более фундаментальным образом и что модель DN даже не укажите необходимые условия для успешного объяснения.Как указано выше, если аргумент скрытой структуры не принят, этот вывод настоятельно рекомендуется такими примерами, как (2.4.1) («Воздействие моего колено вызвало опрокидывание чернильницы »), которые, кажется, включать объяснение без явной ссылки на закон или дедуктивная структура. Оценить, подходит ли модель DN / IS обеспечивает необходимые условия для объяснения, поэтому мы должны учитывать более подробно о стратегии скрытых структур.

2.6 Стратегия скрытых структур

Может показаться, что утверждение стратегии скрытой структуры эти единичные причинные объяснения вроде (2.4.1) неявны DN / IS объяснения или эскизы таких объяснений в лучшем случае имеет отношение к вопросу о том, подходит ли модель DNIS обеспечивает адекватную реконструкцию именно этого вида объяснение. На самом деле, однако, стратегия Hempel по лечению объяснения как устройства для передачи информации, но в «Частичный» или «неполный» способ, о лежащие в основе "идеальные" объяснения на первый взгляд весьма различные формы, которые, по крайней мере, частично эпистемически скрыты от те, кто использует оригинальное, неидеальное объяснение, по-прежнему очень популярны в последнее время теории научного объяснения.Этот Стратегия лежит в основе, например, для Питера Рейлтона (1978, 1981) контраст между «идеальным пояснительным текстом», который содержит всю причинно-следственную и номологическую информацию, относящуюся к какой-то интересующий результат и «неидеальные» объяснения как (2.4.1), которое мы фактически даем. По словам Рейлтона, последний предоставлять «пояснительную информацию» в силу передачи информация о некоторой ограниченной части или аспекте идеального текста и являются пояснительными в силу этого. Стратегия скрытой структуры также играет важную роль в унификационистской концепции объяснение, разработанное Филипом Китчером (1989), который также настаивает, что мы должен «различать сказанное в случае, когда дана пояснительная информация и идеальная основа объяснение »(Китчер, 1989, стр.414.) Действительно, любое сообщение о объяснение, которое, как и унификационистская модель Китчера, утверждает, что законы (или обобщения значительной общности) и дедуктивные структура являются необходимыми условиями для успешного объяснения будет нужно обратиться к чему-то вроде стратегии скрытой структуры, поскольку это общепринято, что есть много очевидных объяснений, которые не соответствуют таким условиям по своей открытой структуре.

Хотя стратегия скрытой структуры заслуживает большего внимания, чем здесь можно получить, несколько пунктов кажутся ясными.Во-первых, понятие одно объяснение, «передающее информацию о» другом «Основное» объяснение требует значительного написания из. В зависимости от того, что означает «лежащий в основе», можно утверждать, что есть много объяснений, лежащих в основе (2.4.1) - (i) объяснение (2.4.2), предполагая, что условие \ (K \) можно задать нетривиальным образом, (ii) объяснение на уровне классической физики, ссылающейся на законы определяющих неупругие столкновения, поведение жидкостей, когда не ограничены контейнерами и т. д., и (iii) объяснение, в котором поведение всей системы характеризуется некоторыми более фундаментальная физическая теория (квантовая механика, суперструна теория и т. д.). Неявно ли все этих объяснений (2.4.1) или передает (2.4.1) частичную информацию о всех их? В каком смысле «неявный» или «передает информация о «может ли это быть правдой?

Рейлтон (1981) предполагает, что пояснительное утверждение информация о лежащем в основе идеальном тексте, если первый уменьшает неопределенность в отношении некоторых свойств текста в смысле исключение или включение различных возможностей относительно его структуры.2 \) слова в английском », если правда, считается объяснением эпизода радиоактивного распад (1981, с. 246). Аналогично утверждение, что \ (X \) и \ (Y \) коррелированны , будет считаться частичным объяснение \ (X \) и \ (Y \) на правдоподобном предположении что это утверждение передает информацию о том, что один из трех вероятности верны - либо \ (X \) вызывает \ (Y \) или \ (Y \) вызывает \ (X \), либо у них есть общие причина - и, таким образом, снижает неопределенность в отношении содержания идеальный основной текст.Это контрастирует с широко распространенным суждением что корреляции сами по себе не объясняют. Действительно, на взгляд как и у Рейлтона, даже утверждение, что какой-то результат не имеет причин или не регулируется никакими законами, считается «объяснением» этого исход, если предположить, что утверждение верно. Фактически, такое утверждение видимо максимально толково, так как все передает что следует сказать об идеальном пояснительном тексте, связанном с с этим событием. Подобные примеры показывают, что не все утверждения, снижает неуверенность в содержании идеального пояснительного текста следует рассматривать как пояснительный - такой взгляд также позволяет многое можно считать объяснением.

Правдоподобно ли рассматривать текст, содержащий все подробности причинно-следственной и номологической информации, относящейся к некоторому исходу как минимум «идеал», против которого разные кандидаты объяснения такого исхода должны быть оценены? Предположим, мы представлен объяснение из экономики или психологии, которое не апеллировать к каким-либо обобщениям, которые мы готовы считать закона, но в основе этого «неидеального» объяснения лежит какой-то невероятно сложный набор фактов, описанных в терминах классической механики и электромагнетизма, наряду с соответствующими законами этих теории.Если, что почти наверняка произойдет, этот основной «Объяснение» сложно поддается вычислению и полно нерелевантные детали (см. раздел 4 ниже, чтобы узнать, что это может означает), можно задаться вопросом, в каком смысле это идеал, против которого оригинальное объяснение должно быть измерено. Будет ли экономика объяснение действительно лучше в зависимости от того, передает ли оно как как можно больше информации об этих основных деталях?

Наконец, рассмотрим связь между объяснением и понимание.Обычно об объяснении думают как о чем-то это дает понимание. Соответственно, часть задачи теории объяснения состоит в том, чтобы определить структурные особенности объяснения (или информацию, которую они передают), в силу которых они обеспечить понимание. Например, как указано выше, DN модель связывает понимание с предоставлением информации о номическая ожидаемость - идея состоит в том, чтобы понять, почему результат - это вопрос того, что этого следовало ожидать на основа закона.Проблема со скрытой структурой Стратегия заключается в том, что информация, связанная со скрытой структурой якобы лежит в основе «неидеальных» объяснений вроде (2.4.1) обычно неизвестен или эпистемически недоступен для тех, кто использует объяснение. Трудно понять, как эта структура или информация может способствовать пониманию, если он эпистемически скрыт в этом путь. Например, кажется вероятным, что многие (если не почти все) пользователи (2.4.1) (как те, кто может предложить это в качестве объяснения, так и те получатели, которые принимают это за понимание), не знают структура DN , лежащая в основе, действительно правдоподобна что многие пользователи не имеют представления о законах природы и дедуктивно действительный аргумент и, следовательно, любое представление о существовании любой (неизвестно) DN аргумент, лежащий в основе (2.4.1). Если это тот случай, как простое получение этого DN структура, независимо от того, кто знает о ее существовании, функция, чтобы обеспечить понимание, когда используется (2.4.1)? Вместо, кажется, что особенности (2.4.1), придающие ему пояснительные импорт - которые делают это объяснение - должны быть функциями которые могут быть известны, поняты или распознаны теми, кто использует объяснение. То же самое будет и со многими другими кандидатами. объяснения, которые не соответствуют требованиям DN , такие как как объяснения из таких наук, как экономика и психология, которые кажутся в отсутствие законов.

Что мы можем сделать из этого обсуждения скрытой структуры стратегия? Если стратегия потерпит неудачу, будет большое количество очевидные объяснения, не удовлетворяющие необходимым условиям для объяснения, введенного моделью DN / IS . С другой стороны, не исключено, что есть способы развития скрытого структурированная стратегия, адекватно реагирующая на трудности описано выше. Если так, то идея, что DN / IS требования - по крайней мере необходимые условия для идеального объяснения в конце концов может быть оправдан, хотя контрпримеры достаточность модели, отмеченной в, сохранится.

Рекомендуемая литература . Самый авторитетный и подробное описание моделей DN и IS вероятно Hempel 1965b. Это перепечатано в Hempel, 1965a, вместе с ряд других работ, затрагивающих различные аспекты проблемы научного объяснения. В дополнение к ссылкам, цитируемым в этом section, Salmon, 1989, pp. 46ff описывает ряд хорошо известных контрпримеры к моделям DN / IS и обсуждает их значимость.

3.1 Основная идея

Большая часть последующей литературы по объяснению была мотивирована путем попыток уловить особенности причинной или объяснительной релевантности которые, по-видимому, не включены в примеры вроде (2.5.1) и (2.5.2), обычно в рамках ограничений эмпириков, описанных выше. Уэсли Модель статистической релевантности лосося (или SR ) (Salmon, 1971) является очень влиятельной попыткой уловить эти особенности с точки зрения понятие статистической релевантности или условной зависимости отношения.Учитывая некоторый класс или популяцию \ (A \), атрибут \ (C \) будет статистически релевантным другому атрибут \ (B \) тогда и только тогда, когда \ (P (B \ mid A.C) \ ne P (B \ mid A) \) - то есть тогда и только тогда, когда вероятность \ (B \), условное для \ (A \) и \ (C \), отличается от вероятность того, что \ (B \) зависит только от \ (A \). В интуиция, лежащая в основе модели SR , заключается в том, что статистически релевантные свойства (или информация о статистически значимых отношения) являются пояснительными и статистически нерелевантными свойствами не.Другими словами, понятие свойства, имеющего значение для экспланандума распаковано с точки зрения статистической релевантности отношения.

Чтобы проиллюстрировать эту идею, предположим, что в противозачаточных таблетках пример (2.5.2) исходная популяция \ (T \) включает оба пол. Тогда

\ [ \ begin {align} P (\ text {Беременность} & \ mid T. \ text {Мужчина. Принимает противозачаточные таблетки}) \\ & = P (\ text {Беременность} \ mid T. \ text {Male}) \\ & = 0 \ end {align} \]

а

\ [ \ begin {align} P (\ text {Беременность} & \ mid T.\ text {Женщина}. \ text {Принимает противозачаточные таблетки}) \\ & \ ne P (\ text {Беременность} \ mid T. \ text {Женщина}) \ end {align} \]

при условии, что не все женщины из населения принимают противозачаточные таблетки. Другими словами, если вы мужчина в этом населении, принимать противозачаточные таблетки - это статистически не имеет значения, забеременели ли вы, а если вы женский это актуально. Таким образом мы можем уловить идею, что прием противозачаточных таблеток по объяснению не имеет отношения к беременности среди мужчин, но не среди женщин.

Для более точной характеристики модели SR нам понадобится понятие однородного раздела . Однородный раздел \ (A \) - это набор подклассов или ячеек \ (C_i \) \ (A \), которые являются взаимоисключающими и исчерпывающими, где \ (P (B \ mid A.C_i) \ ne P (B \ mid A.C_j) \) для всех \ (C_i \ ne C_j \) и где нет дальнейшего статистически значимого разделения любой из ячеек \ (A, C_i \) можно сделать относительно \ (B \) - что есть дополнительные атрибуты \ (D_k \) в \ (A \) такая, что \ (P (B \ mid A.C_i) \ ne P (B \ mid A.C_i.D_k) \).

На модели SR объяснение, почему какой-то член \ (x \) класса, характеризуемого атрибутом \ (A \), имеет атрибут \ (B \) состоит из следующей информации:

1. априорная вероятность \ (B \) в пределах \ (A \): \ (P (B \ mid A) = р \).
2. Однородное разбиение \ (A \) относительно \ (B \), \ ((A. C_1, \ ldots, A. C_n) \) вместе с вероятностью \ (B \) в каждой ячейке раздела: \ (P (B \ mid A.C_i) = p_i \) и
3. Ячейка раздела, которому принадлежит \ (x \).

Чтобы использовать один из примеров Сэлмона, предположим, что мы хотим построить SR объяснение того, почему \ (x \) у кого есть стрептококковая инфекция = \ (S \), быстро восстанавливается = \ (Q \). Пусть \ (T (-T) \) в зависимости от того, лечится ли (не лечится) \ (x \) пенициллин и \ (R (-R) \) = в зависимости от того, есть ли у субъекта штамм, устойчивый к пенициллину. В качестве аргумента предположим, что нет другие факторы имеют отношение к быстрому выздоровлению.Есть четыре возможных комбинации этих свойств: \ (T.R \), \ (- T.R \), \ (T.-R \), \ (- T.-R \), но допустим, что

\ [ \ begin {align} P & (Q \ mid S.T.R) \\ & = P (Q \ mid S.-T.R) \\ & = P (Q \ mid S.-T.-R) \\ & ≠ P (Q \ mid S. T.-R). \ end {align} \]

Это вероятность быстрого выздоровления с учетом стрептококка такая же для тех, у кого резистентный штамм, независимо от того, к ним относятся, и то же самое для тех, кто не был обрабатывали.Напротив, вероятность выздоровления другая. (предположительно больше) среди тех, кто лечился стрептококком, и не имеют устойчивого штамма.

В этом случае \ ([S. (T.R \ vee -T.R \ vee -R.-T)] \), \ ([S.T.-R] \) - однородное разбиение \ (S \) относительно \ (Q \). В SR объяснение восстановления \ (x \) будет состоять из заявление о вероятности быстрого выздоровления среди всех, кто strep (это п. (i) выше), утверждение вероятности выздоровления в каждой из двух ячеек приведенного выше раздела ((ii) выше), а ячейка, которой принадлежит \ (x \), то есть \ (S.T.R \) ((iii) выше). Интуитивно идея состоит в том, что эта информация рассказывает нам о актуальность каждой из возможных комбинаций свойств \ (T \) и \ (R \) для быстрого восстановления среди людей с стрептококковой инфекцией и объясняет именно по этой причине.

3.2 Модель SR и события с низкой вероятностью

Модель SR имеет ряд отличительных особенностей, которые вызвал содержательную дискуссию. Во-первых, обратите внимание, что согласно SR , а в отличие от модели DN / IS объяснение - это , а не аргумент - либо в смысле дедуктивно действительный аргумент, в котором экспланандум следует как вывод из объясненных или в смысле индуктивного аргумента в котором экспланандум с большой вероятностью следует из поясняется, как в случае IS объяснение.Вместо этого объяснение - это совокупность информации, которая статистически относится к экспланандуму. Лосось возражает (и принимает противозачаточные пример (2.6.2) для иллюстрации), что критерии, которые являются хорошим аргументом должны удовлетворять (например, критериям, обеспечивающим дедуктивную обоснованность, или некоторым индуктивный аналог) просто отличаются от тех, которые хорошо объясняются должен удовлетворить. Среди прочего, как выразился Сэлмон, «Несоответствия [безобидны] в аргументах, но фатальны в объяснения »(1989, с. 102). Как объяснялось выше, при связывании успешное объяснение с предоставлением информации о отношения статистической релевантности, модель SR пытается учитывать это наблюдение.

Второй, тесно связанный с этим момент заключается в том, что модель SR отходит от от модели IS , отказавшись от идеи, что статистическая объяснение результата должно содержать информацию, на основании которой он следует, что исход произошел с большой вероятностью. Как читатель может проверьте, заявление модели SR выше не налагает требование высокой вероятности; вместо этого даже очень маловероятные результаты будет объяснено до тех пор, пока критерии для объяснения SR которые встретились.Предположим, что в приведенном выше примере вероятность быстрого выздоровление от стрептококка, данное лечение и наличие неустойчивый штамм, довольно низкий (например, 0,2). Тем не менее, если критерии (i) - (iii) выше - однородное разбиение с правильные значения вероятности для каждой ячейки в разделе - это удовлетворены, мы можем использовать эту информацию, чтобы объяснить, почему \ (x \), who имел неустойчивый штамм стрептококка и лечился, вылечился быстро. Действительно, согласно модели SR , мы можем объяснить почему некоторый \ (x \), который есть \ (A \), есть \ (B \), даже если условная проблема

4 типа достоверности

• часто задаваемые вопросы
• О нас
  • Наши редакторы
  • Применить как редактор
  • Команда
  • Вакансий
  • Контакт
• Мой аккаунт
  • Заказы
  • Загрузить
  • Реквизиты счета
  • Выйти
• Мой аккаунт
  • Обзор
  • Наличие
  • Информационный пакет
  • Реквизиты счета
  • Выйти
• Админ
• Авторизоваться
• Поиск

• Корректура и редактирование
  • • Диссертация
    • Кандидатская диссертация
    • Очерк
    • Бумага
    • Личное заявление
    • Редактирование APA
    • испанский, французский или немецкий
  • • О наших услугах
    • Наши услуги
    • Пример редактирования
    • Тарифы
    • Как это работает
    • Наши редакторы
    • Гарантия счастья
• Проверка на плагиат
• Инструменты цитирования
  • • Генератор цитирования APA
    • Генератор цитирования MLA
    • Citation Checker ^New
    • Citation Editing
  • • Руководства по стилю цитирования
    • Со ссылкой на источники
    • APA Style
    • MLA Стиль
    • Стиль Чикаго
• База знаний
  • Все статьи
  • Языковые правила
  • Академическое письмо
  • Научно-исследовательский процесс
  • Методы исследования
  • Структура диссертации
  • Научная статья
  • Очерк
  • Плагиат

• Вычитка и редактирование
• Проверка на плагиат
• Инструменты цитирования
• База знаний

• часто задаваемые вопросы
• О нас
• Мой счет
• Мой счет
• Админ
• Авторизоваться

Nederlands английский Deutsch Français Italiano Español Свенска Данск Суоми Норвежский букмол Назад

• • Тезис
  • Кандидатская диссертация
  • Сочинение
  • Бумага
  • Личное заявление
  • Редактирование APA
  • Испанский, французский или немецкий
• • О наших услугах
  • Наши сервисы
  • Пример редактирования
  • Ставки
  • Как это устроено
  • Наши редакторы
  • Гарантия счастья

Назад

• • Генератор цитирования APA
  • Генератор цитирования MLA
  • Citation Checker ^Новый
  • Цитирование Редактирование
• • Руководства по стилю цитирования
  • Ссылки на источники
  • Стиль APA
  • Стиль MLA
  • Чикагский стиль

Дерево решений

Карта > Наука о данных> Предсказание будущего> Моделирование> Классификация> Дерево решений
Дерево решений - Классификация
Дерево решений строит классификацию или регрессионные модели в виде древовидной структуры.Он разбивает набор данных на все меньшие и меньшие подмножества, в то же время постепенно разрабатывается связанное дерево решений. Конечным результатом является дерево с узлами принятия решений и конечными узлами . Узел принятия решения (например, Outlook) имеет две или более ветвей (например, Sunny, Пасмурно и дождливо). Конечный узел (например, Play) представляет классификацию или решение. Самый верхний узел решения в дереве, который соответствует лучший предсказатель называется корневым узлом .Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
Алгоритм
Основной алгоритм построения деревьев решений позвонил по номеру ID3 Дж.Р. Куинлан, использующий жадный поиск сверху вниз в пространстве возможных ветви без возврата. ID3 использует Entropy и Information Gain для построить дерево решений. В модели ZeroR нет предиктора, в модели OneR мы пытаемся найти единственный лучший предиктор, наивный байесовский метод включает все предикторы с использованием правила Байеса и предположения о независимости между предикторами, но решение дерево включает все предикторы с предположениями зависимости между предикторы.
Энтропия
Дерево решений строится сверху вниз от корневого узла и включает разбиение данных на подмножества, содержащие экземпляры с аналогичными значения (однородные). Алгоритм ID3 использует энтропию для вычисления однородности образца. Если образец полностью однороден, энтропия равна нулю, а если образец делится поровну, он имеет энтропию, равную единице.
Чтобы построить дерево решений, нам нужно вычислить два типа энтропии, используя следующие частотные таблицы:
а) Энтропия с использованием частотной таблицы один атрибут:
б) Энтропия с использованием частотной таблицы двух атрибуты:
Прирост информации
Прирост информации основан на уменьшении энтропии после разделения набора данных по атрибуту.Построение дерева решений - это поиск атрибута, который возвращает наибольший информационный выигрыш (т. е. наиболее однородные ветви).
Шаг 1 : Вычислить энтропию цели.
Шаг 2 : Затем набор данных разделяется по различным атрибутам.Вычисляется энтропия для каждой ветви. Затем он пропорционально добавляется, чтобы получить полную энтропию для Трещина. Полученная энтропия вычитается из энтропии перед разделением. Результатом является получение информации или уменьшение энтропии.
Шаг 3 : Выберите атрибут с наибольшим получение информации в качестве узла решения, разделите набор данных на его ветви и повторите тот же процесс для каждой ветки.
Шаг 4a : Ветвь с энтропией 0 - это листовой узел.
Шаг 4b : Ветвь с энтропией больше 0 требует дальнейшего разделения.
Шаг 5 : Алгоритм ID3 рекурсивно запускается на нелистовых ветвях, пока не будут классифицированы все данные.
Дерево принятия решений Правила принятия решений
Дерево решений можно легко преобразован в набор правил путем отображения корневого узла на лист узлы один за другим. No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Copyright © 2004-2019 Карта сайта