SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

ИВВ

Оптимизация потенциала взаимодействия атомных частиц. Алгоритмы формулы SSWI: от анализа до оптимизации. Книга представляет разнообразные алгоритмы, позволяющие анализировать, оптимизировать и применять формулу SSWI – ключевой индикатор синхронизированного взаимодействия частиц в ядрах атомов. Рассмотрены методы определения, классификации, предсказания SSWI, а также оценка статистической значимости и нелинейные взаимодействия. Настольная книга для исследователей и практиков.»

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI с использованием bootstrap или перестановочных тестов

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI:

— Собрать набор данных, включающий значения параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие значения SSWI.

— Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.

— Сгенерировать случайные выборки путем выбора с повторениями из исходного набора данных и вычислить SSWI для каждой выборки.

— Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.

— Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости.

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI предназначен для определения диапазона значений SSWI, который с высокой вероятностью содержит истинное значение SSWI. Он основан на применении методов статистики, таких как bootstrap или перестановочные тесты.

Вот подробное описание алгоритма:

1. Собрать набор данных, включающий значения параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие значения SSWI.

2. Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.

— В контексте bootstrap: Этот метод позволяет сгенерировать множество случайных выборок путем выбора с повторениями из исходного набора данных. Для каждой выборки вычисляется значение SSWI. Обычно генерируется большое количество таких выборок.

— В контексте перестановочных тестов: Здесь используется случайная перестановка значений SSWI в исходном наборе данных. Процедура перемешивания и повторного вычисления SSWI многократно повторяется. Это позволяет оценить нулевое распределение SSWI значений и получить случайные значения SSWI для статистического сравнения.

3. Сгенерировать случайные выборки или случайные значения SSWI путем выбора с повторениями из исходного набора данных в bootstrap или путем случайной перестановки значений SSWI в перестановочных тестах.

4. Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI. Для этого используются статистические методы, такие как вычисление перцентилей распределения SSWI значений из сгенерированных выборок или распределения случайных значений SSWI из перестановочных тестов. Наиболее распространенным выбором уровня доверия является 95%.

5. Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости. Уровень доверия отражает вероятность того, что истинное значение SSWI находится в диапазоне доверительного интервала.

Этот алгоритм позволяет получить доверительный интервал для оценки SSWI с высокой вероятностью и определить статистическую значимость этой оценки. Доверительный интервал помогает ученым интерпретировать результаты, основываясь на уровне доверия и статистической значимости.

Алгоритм оценки доверительного интервала для SSWI

1. Собрать набор данных, включающий значения параметров α, β, γ, δ, ε и соответствующие значения SSWI.

2. Применить методы статистики, такие как bootstrap или перестановочные тесты, для оценки доверительного интервала для SSWI.

— Для применения метода Bootstrap:

— Сгенерировать множество случайных выборок путем выбора с повторениями из исходного набора данных.

— Для каждой выборки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (α * β * γ) / (δ * ε).

— Для применения перестановочных тестов:

— Случайным образом переставить значения SSWI в исходном наборе данных много раз.

— Для каждой перестановки вычислить SSWI на основе формулы SSWI = (α * β * γ) / (δ * ε).

3. Оценить доверительный интервал, определяющий границы значений SSWI, которые с высокой вероятностью содержат истинное значение SSWI.

— В случае метода Bootstrap:

— Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных выборок.

— Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на основе выбранного уровня доверия, например, 95%.

— В случае перестановочных тестов:

— Вычислить перцентили распределения SSWI значений из сгенерированных перестановок.

— Определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала на выбранном уровне доверия.

4. Определить уровень доверия для доверительного интервала, например, 95%, чтобы интерпретировать результаты с уровнем статистической значимости.

В результате применения этого алгоритма вы получите доверительный интервал для оценки SSWI с заданным уровнем доверия, позволяющий интерпретировать результаты и оценить статистическую значимость SSWI.

Код который покрывает сбор данных и применение метода Bootstrap для оценки доверительного интервала для SSWI

import numpy as np

# Шаг 1: Собрать набор данных

alpha_values = […] # Значения параметра alpha

beta_values = […] # Значения параметра beta

gamma_values = […] # Значения параметра gamma

delta_values = […] # Значения параметра delta

epsilon_values = […] # Значения параметра epsilon

SSWI_values = […] # Значения SSWI

dataset = np.column_stack ((alpha_values, beta_values, gamma_values, delta_values, epsilon_values, SSWI_values))

# Шаг 2: Применить метод Bootstrap

num_bootstrap_samples =… # Число случайных выборок Bootstrap

confidence_level =… # Уровень доверия для доверительного интервала (например, 0.95)

bootstrap_estimates = []

for _ in range (num_bootstrap_samples):

bootstrap_sample = np.random.choice (dataset, size=len (dataset), replace=True)

# Вычислить SSWI для каждой выборки Bootstrap

bootstrap_SSWI = (bootstrap_sample [:, 0] * bootstrap_sample [:, 1] * bootstrap_sample [:, 2]) / (bootstrap_sample [:, 3] * bootstrap_sample [:, 4])

bootstrap_estimates.append(bootstrap_SSWI)

bootstrap_estimates = np.array (bootstrap_estimates)

# Шаг 3: Оценить доверительный интервал

lower_percentile = (1 — confidence_level) / 2

upper_percentile = 1 — lower_percentile

lower_bound = np.percentile (bootstrap_estimates, lower_percentile * 100)

upper_bound = np.percentile(bootstrap_estimates, upper_percentile * 100)

# Шаг 4: Вывести результаты

print(f"Доверительный интервал для SSWI ({confidence_level * 100}%):")

print(f"Нижняя граница: {lower_bound}")

print(f"Верхняя граница: {upper_bound}")

Обратите внимание, что данный код представляет только общую структуру и требует вашего вмешательства для адаптации его к вашим конкретным данным и требованиям. Если вы планируете использовать перестановочные тесты, то вам придется внести соответствующие изменения в код и рассчитать SSWI для каждой перестановки. Также, необходимо предварительно предобработать данные и установить нужное количество итераций Bootstrap или перестановочных тестов в соответствии с вашими потребностями.