Трифонов Е.В.
Антропология:   дух - душа - тело - среда человека,

или  Пневмапсихосоматология человека

Русско-англо-русская энциклопедия, 18-е изд., 2015

π

ψ

σ

Общий предметный алфавитный указатель

Психология Соматология Математика Физика Химия Наука            Общая   лексика
А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Э Ю Я
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ПСИХОФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ


prognostication in psychophysical systems ]

(Греч.: πρόγνωσις - предузнавание, предопределение; 15 в).

Трифонов Е.В. Военно-медицинская академия, г. Ленинград, 1985.

3.3.  Вероятностная  методология:  возможное  и  действительное.  Актуальна  ли  вероятностная  методология?

     Вероятностная методология в исследовании функций психофизических систем в теоретическом плане, как возможность означает (упорядочение по степени радикальности использования):
       1.  Использование в качестве исходных предпосылок представлений о том, что процессы в системах организма являются стохастическими процессами,
       2.  Получение ориентировочных представлений об отношениях между воздействием - X и реакцией Y системы путем оценки условных вероятностей  P(Y | X)  реакций психофизических систем  Y  на воздействие  X.
       3.  Получение данных об отношениях между распределением вероятностей входной переменной -  X  и распределением вероятностей выходной переменной -  Y  системы по оценкам параметров условных распределений  M(Y | X)  и  D(Y | X), т.е. по условным математическим ожиданиям и дисперсиям.
       4.  Получение представлений об отношениях между входом и выходом психофизической системы путем построения регрессий первого и второго порядка. Регрессионная зависимость первого порядка  M(Y | X,X)  (или просто регрессионная зависимость) - это зависимость условных математических ожиданий переменной  Y  для каждого фиксированного значения  X,  т.е.  M(Y | X)  от закономерного изменения  X. Регрессионная зависимость второго порядка (или скедастическая зависимость)  D(Y | X,X)  - это зависимость условных дисперсий переменной  Y  для каждого фиксированного значения  X,  т.е.  D(Y | X)  от закономерного изменения  X.  Обязательными условиями являются совместное рассмотрение этих двух зависимостей и их физиологическая интерпретация.
       5.  Исследование динамики систем организма при неизменном или меняющемся уровне  X  путем построения двух функций. При неизменном уровне одна из них - функция условного математического ожидания от времени:  M(Y | X,t).  Другая - функция условной дисперсии от времени:  M(Y | X,t).  При меняющемся уровне  X  динамика системы оценивается более сложными функциями. Это регрессионная зависимость вида  M(Y | X,t,X)  и скедастическая зависимость -  D(Y | X,t,X).  Функции условных математических ожиданий и условных дисперсий рассматриваются совместно и обязательно интерпретируются физиологически.
       6.  Моделирование систем организма с целью получения принципиально новых данных. При этом учитывается, что в роли вероятностной переменной, определяющей состояние системы, кроме ранее использовавшихся, выступает время. Тогда процессы в системах организма являются полумарковскими процессами (процессами марковского восстановления) [44].1
     Действительность существенно отличается от возможного, теоретического.
     Рассмотрим для примера материалы двух Всесоюзных конференций по прикладной физиологии 1984-1985 гг.2 Из 872 публикаций этих конференций лишь в 1,3% статей обращено внимание на вариативность физиологических переменных (которая могла быть оценена и физиологически интерпретирована). В 1,8% публикаций есть указание на использование оценки дисперсии как эмпирического показателя (без должной физиологической интерпретации). Лишь в 0,5% всех публикаций есть указания на совместное использование оценок математических ожиданий и дисперсий с более или менее удовлетворительной их физиологической интерпретацией. И, наконец, отсутствуют какие-либо ссылки на использование рассмотренных выше 4,5 и 6 этапов вероятностной методологии. Вместе с тем, по-видимому в 100% исследований выборочная дисперсия вычислялась, но использовалась в лучшем случае для оценки воспроизводимости результатов (достоверности). Нетрудно оценить потери, связанные с неиспользованием только дисперсии как параметра, имеющего физиологический смысл.
     Если считать физиологическую информативность математических ожиданий (которые оценивают средними и используют повсеместно), и дисперсий (которые как физиологический показатель почти не используют) одинаковой, то традиционная детерминистская методология (с игнорированием дисперсии как сущностного показателя) ведет к утрате 50% физиологической информации. Исследования, в которых безвозвратно утрачено не менее 50% объективной информации, вряд ли можно считать эффективными. В действительности, как показывает опыт, дисперсия - показатель более чувствительный, чем математические ожидания [29-45, 13, 27, 17-19]. Более того, познавательная роль этих параметров усиливается при совместном их рассмотрении (эффект взаимодействия). Возникает возможность получения принципиально новых данных3. Анализ литературы приводит к выводу, что с одной стороны, необходимость использования вероятностного подхода постоянно возрастает, а с другой стороны, ни в одном из рассмотренных исследований этот подход используется в полной мере. Такое противоречие, по-видимому, связано с трудностями физиологической интерпретации дисперсии и особенно с трудностями интерпретации различных дисперсионных функций. При этом, вероятно, многим неясно следующее.
     1. Каковы причины вариативности физиологических переменных, наличия дисперсии их значений?4
     2. Является ли дисперсия физиологическим показателем?
     3. Что характеризует дисперсия?
     4. Управляется ли дисперсия, и если управляется, то какова целесообразность ее автоматического управления?
     5. Как регулируется (управляется) дисперсия?
     6. Что является регулятором дисперсии?
     На первые четыре вопроса ответы нетрудно получить воспользовавшись предшествующими рассуждениями.
     1. Дисперсия как объективное явление, характерное для всех систем организма, обусловлена стохастичностью процессов на уровне субклеточных, клеточных и межклеточных взаимодействий. В роли аргументов этих случайных процессов выступают: величина физиологической переменной, время ее реализации и координаты распределения в пространстве.
     2. Многими исследованиями доказано, что изменения дисперсии физиологических процессов детерминированы состоянием систем организма (норма или патология) или воздействием. В большинстве исследований дисперсия использована как эмпирический индикатор состояния систем организма. Но в некоторых исследованиях уже выявлены и закономерности изменения дисперсии от состояния или воздействия [29-32, 37-45, 13, 27, 17, 19]. Отсюда можно сделать вывод, что дисперсия является физиологическим показателем.
     3. Математические ожидания и дисперсии физиологических переменных характеризуют уровень управления и точность управления (рассеяние) процессов на входах или выходах систем организма.
     4. Для обеспечения взаимодействия психофизических систем любого уровня иерархии необходимо приведение в соответствие выходных характеристик одной системы входным характеристикам другой, т.е. управление как уровнем, так и точностью (рассеянием) этих характеристик. Наилучшее взаимодействие элементов - условие эффективной деятельности систем.
     Ответы на последние два вопроса не столь очевидны.
     Выдвинем два предположения.
     а. Дисперсия регулируется посредством прогнозирования.
     б. Прогнозирование - функция центральной нервной системы.5
     Проверим эти гипотезы.

     Примечания.
  1   Список литературы и примечания открываются в отдельных окнах. Если Вы сделали это один раз, не делайте        этого повторно. При необходимости просто перейдите в это отдельное окно.
  2   Проблемы оценки и прогнозирования функциональных состояний организма в прикладной физиологии» (1984г.);       «Проблемы оценки функциональных возможностей человека и прогнозирование здоровья» (1985 г.)
  3   Если факты, касающиеся недостаточной степени использования вероятностной методологии убедительны, то        приведенные здесь и дальнейшие рассуждения о вероятностной методологии для большинства физиологов не        тривиальны.
  4   Речь идет о параметре, а не о той или иной его оценке.
  5   Предположение не столь тривиально, как это может показаться на первый взгляд.

Оглавление
Страницы1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11    12    13    14    15    16    17    18    19    20    21    22    23    24    25   
Таблицы1    2    3    4    5   
Рисунки1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11    12   

Google

В отдельном окне: 

     
«Я    У Ч Е Н Ы Й    И Л И . . .    Н Е Д О У Ч К А ?»
    Т Е С Т    В А Ш Е Г О    И Н Т Е Л Л Е К Т А

Предпосылка:
Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности.
Реальность:
Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями.
Необходимое условие:
Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием... ...
о ц е н и т е   с а м о с т о я т е л ь н о:
—  с т е п е н ь  р а з в и т и я   с о в р е м е н н о й   н а у к и,
—  о б ъ е м   В а ш и х   з н а н и й   и
—  В а ш   и н т е л л е к т !


Любые реальности, как физические, так и психические, являются по своей сущности вероятностными.  Формулирование этого фундаментального положения – одно из главных достижений науки 20-го века.  Инструментом эффективного познания вероятностных сущностей и явлений служит вероятностная методология (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2014, …).  Использование вероятностной методологии позволило открыть и сформулировать важнейший для психофизиологии принцип: генеральной стратегией управления всеми психофизическими структурами и функциями является прогнозирование (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2012, …).  Непризнание этих фактов по незнанию – заблуждение и признак научной некомпетентности.  Сознательное отвержение или замалчивание этих фактов – признак недобросовестности и откровенная ложь.


     ♥  Ошибка?  Щелкни здесь и исправь ее!                                 Поиск на сайте                              E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru

π

ψ

σ

Санкт-Петербург, Россия, 1996-2015

Copyright © 1996-, Трифонов Е.В.

Разрешается некоммерческое цитирование материалов данной энциклопедии при условии
полного указания источника заимствования: имени автора, названия и WEB-адреcа данной энциклопедии


 
Всего посетителей = Altogether Visitors :  
Посетителей раздела «Соматология» = Visitors of section «Somatlogy» :