Navigation bar
  Print document Start Previous page
 125 of 373 
Next page End  

125
укладе и образе жизни.
Более сложные математические методы прогнозирования (на-
пример, учитывающие циклическую динамику объектов) пока еще
редко используются в психодиагностике, так как требуют частых
многократных измерений системы тестовых показателей, что оказы-
вается невозможным по чисто практическим причинам. Тем не ме-
нее уже сегодня можно твердо констатировать недостаточность ли-
нейных моделей прогнозирования. Для ознакомления с рядом дру-
гих подходов к прогнозированию мы рекомендуем психологам обра-
титься к руководству «Рабочая книга по прогнозированию» (М.,
1982).
Остановимся теперь более подробно на подходе, который ны-
не представляет собой реальную альтернативу ограниченным линей-
ным статистическим моделям и позволяет строить эффективный
прогноз для более сложных зависимостей между прогнозируемыми
(зависимыми) и прогнозирующими (независимыми) переменными.
Этот подход, по традиции, принято называть распознаванием обра-
зов, так как разработка его математического аппарата была во мно-
гом стимулирована инженерными задачами конструирования искус-
ственных систем зрения, слуха, других органов чувств (Распознава-
ние образов. М., 1970).
В психодиагностике роль «элементарных сенсорных данных»
выполняют первичные тестовые показатели X1 Х2,..., X
k
, а роль «об-
раза» (выходного сигнала системы) - соответствующая диагностиче-
ская категория. Таким образом, по существу, распознавание образов¹
и есть диагностика в широком смысле.
Поясним специфику подхода на простейшем схематическом
примере. Пусть Р
у
-вероятность такого типового критерия оценки
студентов, как успеваемость, Х1 - уровень интереса к специальности,
выявленный у абитуриента, Х2
-
уровень его знаний о специально-
сти.
На рис. 16 точки X1 = 0 и Х2 = 0 - медианные значения соответ-
ствующих тестовых показателей. В данном упрощенном примере в
статусе «образа» выступает каждый из четырех квадрантов диагнос-
тического пространства. Для предсказания Р
у
мы не можем постро-
ить линейной комбинации Х1 и Х2, какие бы коэффициенты
?
1
, и ?2
мы ни взяли. Для предсказания Р
y
мы должны зафиксировать попа-
дание индивида в заданную область пространства параметров. «Об-
раз», или диагностическая категория, и есть на геометрическом язы-
ке определенная область в пространстве параметров.
                                                                
1
Этот подход включает в себя линейные модели как частный случай.
Hosted by uCoz