Образование – это свет!

tн

] : в непрерывной форме

( i =

1,2,…,N ) ;

N=tн/t

общее число точек

реализации ;

t -шаг дискретности регистрации. Оценка дисперсии

на интервале [ 0 , tн ] .

y(t) , y(t +  ) – центрированные

значения

Y(t) , Y(t +  ) ; 

-корреляционный сдвиг ; в дискретной форме

yi , yi + k

 = tв ; N =

tн/(tв)

; i = k , k = 0,1,2,…/.

N>250-400[8] .

На рис.

9

функций , которые аппроксимируются

для рис.9а

(1-35)

; для

рис.9б

имеется периодическая составляющая ,определяемая

параметром .

/см . рис 9а /

определяется

величиной показателя

. Чем больше

,

тем круче кривая .

,за границами

которого

можно считать соединение значения yi

, yi+1 не коррелированными . Обычно

определяют

из

условия Ry() ≤ 0,05R(0) , для всех

(1-41) На рис. 9 а , б

.

На рис. 9 а

показаны две

. С

увеличением

пр уменьшается .

Для

характеристики статистической связи двух случайных стационарных

сигналов ,

например X(t) и Y(t)

, используется

взаимная корреляционная функция

,

(1-43) где

x(t),y(t) -ц

- шаг дискретности корреляционного сдвига ;

tв – шаг оборота выборочных пар X(t) , Y(t+ ).

N=tн/tв .

Известно ,

что для стационарного случайного процесса его математическое ожидание и

дисперсия есть величины постоянные

, не

зависящие от начала отсчета tо интервала наблюдаемости [tо, tо + tн ];

корреляционная

.

Объект

считается стандартным , если Y(t)

отвечает указанным выше свой-ствам стационарности

при условии , что X(t)

есть стационарный случайный процесс . Все перечисленные выше

статистические

характеристики определяются по заданным реализациям X(t) , Y(t) .

[0, tн]объекта и

модели , а именно преобразуется к виду :

,

,

.

Названные

статистические характеристики кроме оценки стационарности объекта

непосредственно используются в некоторых типах /структурах/ моделей

объектов .

Так , в основе некоторых

функция. Для стационарных линейных объектов математическое ожидание

вектора

. При идентификации модели объекту

принимают

(1-17) Условие (1-17) справедливо только в том

случае, если оператор

правильно

отражает существенные

характеристики объекта, т. е. если модель адекватна объекту. (далее…)

виде диаграммы, полную и неполную функциональную зависимость можно

представить

следующим образом (рис. 24). На рис. 24, а) представлено отношение

множества

составного ключа, состоящего из атрибутов D и E, т. е. находятся в

полной

функциональной зависимости. Из рис. 24, б) видно, что атрибут G зависит

только

от атрибута E, т. е. зависит от отдельного подмножества ключевого

атрибута.

Таким образом, это отношение содержит неполную функциональную

зависимость.

(далее…)

Логическая единица информации, ее

элементы (основание, признак).

Описанная

выше логарифмическая мера количества

информации не может удовлетворять всем специфическим условиям процессов

производства и управления. Для

управления процессом производства необходимо знать,

прежде всего, содержательную

сторону информации о процессе. (далее…)

т.е. содержать необходимые

реквизиты

(наименование предприятия, наименование документа, номер,

дата, краткое содержание хозяйственной

операции, ее

количественное и денежное

выражение и пр.) и подписи лиц, ответственных

совершение данной

операции

(директор, бухгалтер, кассир, зав. складом, начальник цеха и др.).

Документация

обеспечивает сплошное

и непрерывное

отражение хозяйственной деятельности предприятия.

Однако в

процессе деятельности иногда происходят явления,

документами.

Это,

например,

неточность при приеме и отпуске материальных

ценностей, естественная убыль, ош

ибки в учете, хищения и

пр.

Поэтому,

для того, что

бы выявить

фактическое состояние материальных

ценностей,

основных и денежных средств, проводится инвентаризация. Расхождения,

которые

обнаружены в результате

данных

бухгалтерского учета и фактического наличия ценностей,

документируют. (далее…)

    Воротишься на родину. Ну что ж.
     Гляди вокруг, кому еще ты нужен,
     кому теперь в друзья ты попадешь?
     Воротишься, купи себе на ужин

(далее…)