Вадим Ступницкий

Психология


Скачать книгу

в виду “классы” в формально-логическом смысле.

      5

      Заметим, что в отличие от первого варианта психодиагностического подхода структура многомерного пространства здесь часто выбирается априорно, исходя из некоторых теоретических соображений, например линейное векторное пространство или пространство полиномов множественной регрессии и т. д.

      6

      В начале этого раздела мы упоминали, что при помощи понятия “идеальный объект” можно исследовать лабораторный эксперимент в тех случаях, когда он строится как модель реальной задачи. В этом случае лабораторный эксперимент выступает в роли “идеального объекта” для множества практических ситуаций и тогда в том же порядке возникают проблемы соответствия идеального и реального объекта, т. е. функций подобия; полноты множества реальных объектов, порождаемых этим идеальным; критериев границ множества и т. д.

      7

      Вопросы психологии. 1995. № 4. С. 82–92.

      8

      Все даты приводятся по старому стилю.

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