«Фармацевттікөндірістіңтехнологиясы» кафедрасы е 044/270-2021
Статистикалық идентификаттаудың жалпы мәселелері
жүктеу/скачать 2,69 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Статистикалық модельдеу әдісінің жалпы сипаттамасы.
- Статистикалық модельдеу әдісінің маңызы
| Статистикалық идентификаттаудың жалпы мәселелері. Жүйелерді модельдеу тәжірибесінде өзінің жұмыс жасау барысында стохастикалық элементтерді қамтитын немесе сыртқы ортаның стохастикалық әсерлеріне ұшырайтын объекттермен тірлік жасау жиі кездеседі. Сондықтан осындай стохастикалық жүйелердің имитациялық модельдерінің көмегімен нәтижелерді алудың негізгі әдісі теориялық база ретінде ықтималдықтар теориясының шектік теоремаларды пайдаланатын ЭЕМде статистикалық модельдеу әдісі болып табылады.
Статистикалық модельдеу әдісінің жалпы сипаттамасы. Машиналық модельдерді (аналитикалық және имитациялық) құру және жүзеге асыру барысында жүйелерді зерттеу және жобалау кезеңінде статистикалық сынақтау (Монте-Карло) әдісі кең пайдаланылады. Ол әдіс кездейсоқ сандарды, яғни ықтималдықтардың таралуы берілген кейбір кездейсоқ шаманың мүмкін болатын мәндерін пайдалануға негізделген. Статистикалық модельдеу модельденетін жүйеде өтетін үрдістер туралы статистикалық деректерді ЭЕМ көмегімен алу әдісі болып табылады. Сыртқы Е ортаның әсерлерін ескере отырып, модельденетін S жүйе сипаттамаларының қызықтыратын бағаларын алу үшін статистикалық деректер математикалық статистика әдістерін пайдалану арқылы өңделеді және классификацияланады. Статистикалық модельдеу әдісінің маңызы. Сонымен, статистикалық модельдеу әдісінің маңызы зерттелетін S жүйенің жұмыс жасау үрдісі үшін кездейсоқ кіріс әсерлерді және сыртқы Е ортаның әсерлерін ескеріп жүйе элементтерінің тәртібі мен өзараәрекеттесуін имитациялайтын кейбір модельдеуші алгоритмін құруға және ЭЕМ-нің программа-техникалық құралдарын пайдаланып осы алгоритмді жүзеге асыруға келтіріледі. Статистикалық модельдеу әдісін пайдаланудың екі саласын ажыратады: 1) стохастикалық жүйелерді зерттеу үшін; 2) детерминді есептерді шешу үшін. Статистикалық модельдеу әдісімен детерминді есептерді шешу үшін пайдаланылатын негізгі идея - детерминді есепті кейбір стохастикалық жүйенің эквивалентті сұлбасымен алмастыру, соңғысының шығыс сипаттары детерминді есепті шешу нәтижесімен сәйкес келеді. Әрине, мұндай алмастыруда есептің дәл шешімінің орнына жуықталған шешім пайда болады және сынақтаулар N саны (модельдеуші алгоритмнің жүзеге асырулар саны) өскен сайын қателік азаяды. S жүйені статистикалық модельдеу нәтижесінде ізделінетін шамалардың немесе функциялардың жеке мәндерінің сериясы пайда болады, оларды статистикалық өңдеу нақтылы объекттің немесе үрдістің уақыттың еркін моменттеріндегі тәртібі туралы мәліметтерді алуға мүмкіндік береді. Егер жүзеге асырулар саны N жеткілікті түрде көп болса, онда жүйені модельдеудің алынған нәтижелері статистикалық тұрақтылыққа иеленіп, S жүйенің жұмыс жасау үрдіс сипаттамаларының ізделінетін бағалары ретінде жеткілікті дәлділікпен қабылдануы мүмкін. Жүйелерді ЭЕМде статистикалық модельдеу әдісінің теориялық негізі ықтималдықтар теориясының шектік теоремалары болып табылады. Кездейсоқ құбылыстардың (оқиғалар, шамалар) жиындары олардың тәртібін болжау мен қатар белгілі бір тұрақтылықты білдіретін кейбір орташа сипаттамаларын мөлшерлік бағалауға мүмкіндік беретін белгілі бір заңдылықтарға бағынады. Тән заңдылықтар әсерлер жиындарын қосындылағанда құрылатын кездейсоқ шамалардың таралуларында да байқалады. Бұл заңдылықтар мен орташа көрсеткіштердің өрнектелуі ықтималдықтар теориясының шектік теоремалары болып табылады. Шектік теоремалардың принципиальды мағынасы – сынаулардың (жүзеге асырулардың) саны N көп болғанда олар статистикалық бағалардың жоғары сапасына кепілдік береді. жүктеу/скачать 2,69 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|