Информационная основа потребительской оценки товаров и услуг: современные методы и подходы. Денисова А.Л - 20 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Приравняв эти частоты вероятностям появления соответствующих букв, получим для энтропии од-
ной буквы русского текста приближенное значение:
)(
1
αH = –0,175 log
2
0,175 – 0,090 log
2
0,090 –
– 0,072 log
2
0,072 – … – 0,002 log
2
0,002 ≈ 4,35 бит.
При определении одной буквы русского текста, мы считаем все буквы независимыми.
Фактически же структура языка предопределяет существенную зависимость чередования букв. На-
пример, после двух стоящих рядом согласных букв с большой степенью вероятности появляется гласная,
а после трех согласных вероятность появления гласной приближается к единице. Это обстоятельство при-
водит к дальнейшему снижению количества энтропии. Однако определение статистических закономерно-
стей появления определенных двухбуквенных, трехбуквенных и еще более длинных сочетаний представ-
ляет весьма сложную и практически пока не решенную задачу.
• 2.4 ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОПИСАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ
КАЧЕСТВА
С ПОМОЩЬЮ БУЛЕВЫХ ФУНКЦИЙ
В товароведных исследованиях часто невозможно определить полезный эффект от изменения от-
дельного свойства, который изделие дает потребителю. Поэтому полезный эффект, проявляющийся в
процессе эксперимента с одним свойством, часто зависит от наличия других свойств. В этих случаях
необходимо изучать определенные последовательности и комбинации полезных эффектов. Для их ана-
лиза оказываются весьма полезными матричные логические вычислительные методы, используемые для
оценки экспериментальных результатов и планирования будущих экспериментов с целью получения
максимальной информации. Для иллюстрации некоторых идей, изложенных в этом разделе, рассмотрим
две типовые задачи.
З а д а ч а 1
Предположим, что изучается теплопроводность и температурный режим пододежного пространства
у тканей высокой плотности и рыхлых высокопористых при воздействии различных факторов: слабого
и сильного ветра, высокой и низкой влажности воздуха, высокой и низкой температуры воздуха.
Пусть имеется информацию следующего содержания:
1 При сильном ветре, низкой температуре и высокой влажности воздуха у рыхлых высокопорис-
тых тканей повышается теплопроводность, но не улучшается температурный режим пододежного про-
странства.
2 При слабом ветре и высокой температуре воздуха или при низкой влажности воздуха уменьша-
ется теплопроводность, ткани высокой плотности не улучшают температурный режим пододежного
пространства.
3 При сильном ветре и высокой температуре воздуха или низкой температуре воздуха и низкой
влажности рыхлые высокопористые ткани улучшают температурный режим пододежного пространства,
ткани высокой плотности повышают теплопроводность.
4 При низкой влажности воздуха и слабом ветре или низкой влажности воздуха и высокой темпе-
ратуре воздуха или высокой влажности и сильном ветре применяются рыхлые высокопористые ткани,
ткани высокой плотности с повышенной теплопроводностью и с улучшенным температурным режимом
пододежного пространства.
На основе этой информации требуется определить какую следует выбрать ткань (рыхлую высоко-
пористую или ткань высокой плотности) при:
а) слабом ветре;
б) высокой температуре воздуха;
в) низкой влажности воздуха.
При каких условиях:
а) ожидается предпочтение ткани высокой плотности;
б) повышается теплопроводность ткани;
в) улучшается температурный режим пододежного пространства.

Страницы