предсказать

аналоговый ген
Ген с подобными функциями (аналогичного) гена у эволюционно родственных видов; помогает предсказать функции генов изучаемого вида
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]

Тематики

• биотехнологии

EN

• analog gene

денежное равновесие
Такое состояние экономики, когда предложение денег равно спросу на них, что приводит к общему рыночному равновесию.. Баланс достигается установлением равновесного уровня цен, который в долгосрочном периоде пропорционален предложению денег. Поскольку цены реагируют на изменения объема денег с некоторым запозданием, то темп инфляции, представляющей собой, собственно, процесс приведения экономики в состояние денежного (и общего) равновесия, можно с большой вероятностью предсказать по изменению денежной массы (с некоторым лагом, по опыту первых лет реформ в России составляющим несколько месяцев).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• monetary equilibrium

добыча данных
Технология анализа хранилищ данных, базирующаяся на методах и инструментах поддержки принятия решений (например, нахождение трендов и коммерчески полезных зависимостей).
[аутсорсингаhttp://www.outsourcing.ru/content/glossary/A/page-1.asp]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• data mining

извлечение данных
Совокупность алгоритмов и компьютерных методов обработки информации, используемых для выборки данных из специальных хранилищ или баз знаний. Часто включает в себя процедуры анализа данных. В отличие от процедуры поиска термин “извлечение данных” характеризует применение сложных алгоритмов сопоставления и оценки данных.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• data mining

извлечение информации из данных
разведка данных
Технология анализа хранилищ данных, базирующаяся на методах ИИ и инструментах поддержки принятия решений.
Процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий. Выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены:
- для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности;
- для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.
В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• разведка данных

EN

• data mining
• DM

зависимый режим (колебаний)
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• dependent mode
• DM

извлечение информации из данных
разведка данных
Технология анализа хранилищ данных, базирующаяся на методах ИИ и инструментах поддержки принятия решений.
Процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий. Выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены:
- для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности;
- для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.
В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• разведка данных

EN

• data mining
• DM

минута с ошибками
минута пониженного качества
Временной интервал, содержащий 60 секунд, из которых m секунд, хотя и не являются пораженными ошибками секундами, но имеют коэффициент ошибок, превышающий заданное значение. (МСЭ-R S.614-4, МСЭ-R F.592-3; МСЭ-R V.662-3).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• минута пониженного качества

EN

• degraded minute
• DM

немецкая марка
Стандартная денежная единица Германии, состоящая из 100 пфеннигов.
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• deutschmark
• dm

обессоленный
(напр. о воде, конденсате)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• demineralized
• DM

режим разъединения (в сетях)
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• disconnect mode
• DM

устройство контроля повреждений
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• damage monitor
• DM

цифровая модуляция
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• digital modulation
• DM

3.1.7 модель данных (Data Model; DM): Графическое и/или лексическое представление данных, устанавливающее их свойства, структуры и взаимосвязи.

[ИСО/МЭК ТО 11404-3:1996, определение 3.2.11]

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 19778-1-2011: Информационная технология. Обучение, образование и подготовка. Технология сотрудничества. Общее рабочее пространство. Часть 1. Модель данных общего рабочего пространства оригинал документа

криптографически случайный
Последовательность называется криптографически случайной, если ее следующий элемент вычислительно невозможно предсказать, даже зная алгоритм генерации этой последовательности и все ее предшествующие элементы.
[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]

Тематики

• защита информации

EN

• cryptographic random

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

недостоверность
неопределенность (о точности измерений)
погрешность
неточность
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• неопределенность (о точности измерений)
• погрешность
• неточность

EN

• uncertainty

ненадёжность
(напр. сведений, результатов испытаний)
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• uncertainty
• inaccuracy
• unreliability

неопределенность
—
[ http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=4925]

Тематики

• защита информации

EN

• uncertainty

неопределенность в системе
Ситуация, когда полностью или частично отсутствует информация о возможных состояниях системы и внешней среды. Иначе говоря, когда в системе возможны те или иные непредсказуемые события (вероятностные характеристики которых неизвестны). Это неизбежный спутник больших (сложных) систем; чем сложнее система, тем большее значение приобретает фактор неопределенности в ее поведении (развитии). Например, в экономическом прогнозировании принято различать истинную (многовариантность развития и невозможность однозначного выбора эффективных вариантов) и «информационную» Н., возникающую из-за неполноты и неточности информации об исследуемых процессах. Неопределенность информации имеет широкий диапазон: от полного неведения о прогнозируемом будущем до возможности более или менее точно определить верхние и нижние пределы значений случайных величин и даже предсказать интервалы наиболее вероятных их значений (см. Диапазон осуществимости прогноза). В экономической системе роль фактора неопределенности быстро возрастает. Н. — фундаментальное понятие кибернетики. Мера Н. называется энтропией. В исследовании операций, в частности — в теории решений, теории игр, принято различать три типа неопределенности: а) «Н. природы» (т.е. внешней среды по отношению к рассматриваемой системе): б) Н. целей; в) Н. действий противника (в случае конфликтных ситуаций, конкуренции и т.п.). См. Зона неопределенности, Неопределенные задачи, Неполнота информации, см. также Вероятностная система, Риск, Статистический (или вероятностный) подход к изучению экономики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• uncertainty

неопределённость
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• uncertainty

3.2 неопределенность (uncertainty): Оценка, приписанная результату измерений, которая характеризует диапазон значений, внутри которого, как можно ожидать, лежит истинное значение.

Примечание - В общем случае неопределенность измерений включает многие составляющие. Некоторые из них могут быть оценены на основе статистического распределения результатов ряда измерений и охарактеризованы экспериментальным стандартным отклонением (среднеквадратическим отклонением - СКО). Оценки других составляющих могут основываться только на опыте или другой информации.

Источник: ГОСТ 31371.2-2008: Газ природный. Определение состава методом газовой хроматографии с оценкой неопределенности. Часть 2. Характеристики измерительной системы и статистические оценки данных оригинал документа

3.20 неопределенность (uncertainty): Параметр, связанный с результатом измерения и характеризующий дисперсию (разброс) значений, которые могут быть обоснованно приписаны измеряемой величине.

[VIM:1993, 3.9]

Примечание - Неопределенность результата измерения может быть описана с помощью (суммарной) стандартной неопределенности или с помощью расширенной неопределенности с установленной доверительной вероятностью.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11222-2006: Качество воздуха. Оценка неопределенности измерений характеристик качества воздуха, полученных усреднением по времени оригинал документа

2.37 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-1-2007: Газы парниковые. Часть 1. Требования и руководство по количественному определению и отчетности о выбросах и удалении парниковых газов на уровне организации оригинал документа

2.30 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-2-2007: Газы парниковые. Часть 2. Требования и руководство по количественной оценке, мониторингу и составлению отчетной документации на проекты сокращения выбросов парниковых газов или увеличения их удаления на уровне проекта оригинал документа

2.38 неопределенность (uncertainty): Параметр, ассоциируемый с результатом количественного определения, который характеризует разброс значений, относящихся к количественной величине.

Примечание - Неопределенность (погрешность) устанавливает, как правило, количественную оценку вероятного или предполагаемого разброса значений и качественное описание вероятных причин разброса.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14064-3-2007: Газы парниковые. Часть 3. Требования и руководство по валидации и верификации утверждений, касающихся парниковых газов оригинал документа

3.7 неопределенность (uncertainty): Оценка, приписанная результату измерения, которая характеризует диапазон значений, внутри которого, как можно ожидать, лежит истинное значение.

Примечание - В общем случае неопределенность измерений включает много составляющих. Некоторые из них могут быть оценены из статистического распределения результатов ряда измерений и охарактеризованы стандартным отклонением (среднеквадратическим отклонением - СКО). Оценки других составляющих могут основываться только на предыдущем опыте или другой информации.

Источник: ГОСТ 31371.1-2008: Газ природный. Определение состава методом газовой хроматографии с оценкой неопределенности. Часть 1. Руководство по проведению анализа оригинал документа

3.29 неопределенность (uncertainty): Количественная характеристика ошибки (случайной и/или систематической), соответствующей результатам наблюдений, значениям переменных, параметров, математических выражений или неизвестных величин.

Примечание - См. «распространение неопределенности».

Источник: ГОСТ Р 51901.10-2009: Менеджмент риска. Процедуры управления пожарным риском на предприятии оригинал документа