Причинно-следственное моделирование
6. Экономика строительства как методология
Вы точно человек?
В статье рассматривается метод построения, анализа и отбора многомерных моделей для прогнозирования рисков. Анализ существующих литературных источников показывает, что активная хозяйственная и социальная деятельность тесно связана с понятием риска. Для различных областей жизнедеятельности определяют огромное количество специфических рисков, отражающих частные особенности неблагоприятных ситуаций различных отраслей и видов деятельности. Величину риска нельзя непосредственно измерить, а можно лишь с некоторой надежностью оценить, используя количественные характеристики факторов риска и показатели откликов, находящихся под воздействием этих факторов. В существующей на сегодняшний день литературе под оценкой риска чаще всего понимается использование доступной информации и научно-обоснованных прогнозов для оценки воздействия социально-экономических факторов на функционирование исследуемой системы. Количественная оценка риска осуществляется, как правило, методами математической статистики, поскольку невозможно одновременно учесть воздействие всех возможных факторов на отклик. В связи с этим возникают статистические зависимости, исследование которых занимает основное место при построении всех процедур и методов оценивания рисков. Одним из наиболее эффективных методов, используемых для построения моделей, описывающих причинно-следственные связи, при решении задачи оценивания рисков является метод регрессионного анализа [1]. Функционирование реальной системы, как правило, можно описать набором переменных, среди которых выделяются:. Определим матрицу , где — значение j -го наблюдения i -го управляющего фактора, и матрицу , векторами которой являются реализации k наблюдений по m откликам. Общая задача статистического исследования причинно-следственных связей между факторами и откликами может быть сформулирована следующим образом: Функции вида , которые описывают поведение условных средних откликов, при заданных значениях управляющих факторов X и известные с точностью до значений неизвестного векторного параметра , , называют функциями регрессии. Данные, с которыми приходится иметь дело, решая задачи исследования причинно-следственных связей и прогнозирования, имеют достаточно сложную трехмерную структуру см. Она подразумевает наличие сложных структур взаимосвязей, которые содержатся в анализируемых массивах информации. Причем связи возникают не только между управляющими факторами и ответами, но и обнаруживаются внутри совокупности, образованной управляющими факторами например, связанными являются такие показатели, как размер начисленных штрафов и размер взысканных штрафов. Кроме того, возможны ситуации, когда связанными являются ответы количество обращений по поводу сердечнососудистых заболеваний и количество обращений по поводу заболеваний органов кровообращения также коррелируют между собой. Только полный учет структуры и характера всех взаимосвязей позволяет построить модель, наиболее адекватно отражающую действительность, и, как следствие, получить наиболее эффективный инструмент управления рисками. В основу предлагаемого метода матричного прогнозирования рисков [3] положены следующие принципы:. Классификация наблюдений , на однородные группы по совокупности откликов. Выбор наиболее значимой и устойчивой модели для каждой совокупности данных в сформированных однородных группах, позволяет осуществлять прогнозирование рисков с достаточно большой степенью достоверности. На первом этапе применяется метод k -средних кластерного анализа, который позволяет на основании данных, содержащихся в матрице Y провести разбиение всей анализируемой совокупности на однородные группы. Далее для каждой группы проводится анализ парной зависимости между управляющими факторами с использованием коэффициента парных корреляций Пирсона [1]. Модель 1 предполагает отсутствие линейной зависимости между управляющими факторами, поскольку ее наличие приводит к вырожденности симметричной матрицы. Это, в свою очередь приводит к тому, что построенная модель становится неадекватной в смысле результатов прогнозирования или результат прогнозирования будет плохо поддаваться содержательной интерпретации. В связи с этим, линейно зависимые пары разбиваются и создаются всевозможные сочетания, включающие максимальное число линейно независимых управляющих факторов. В результате может получиться N таких наборов. Каждое сочетание является основой для построения отдельной регрессионной модели вида 2. На следующем этапе анализируется взаимосвязь между факторами управления и управляемыми факторами на основе коэффициента линейной корреляции вида. Такую процедуру необходимо проделать для каждого ,. В результате получаем набор из N моделей. Для каждого набора, на следующем шаге метода строится модель многомерной регрессии вида 1 , для которой затем производится проверка статистических свойств, подразумевающая:. Здесь — некоторая метрика, определяющая разницу между соответствующими элементами матриц и , — количество временных периодов, которые участвуют в анализе. Вычислив значение статистики 3 для каждой модели, отбираем лучшую модель из условия. Данный метод построения, анализа и отбора многомерных моделей в настоящее время положен в основу программного компонента, разрабатываемого в рамках научного проекта Федерального научного центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения [3]. Финансы и статистика, Прикладная статистика и основы эконометрики. The article describes the method of construction, analysis and selection of multidimensional models for risk prediction. Задачи из сказок и литературных произведений Дюймовочка. Акакой у нее рост? Было когда-то на свете 25 оловянных солдатиков, которых сделали из оловянной ложки массой г. Каждая часть содержит 32 работы, включающих по 4. Его могут использовать родители, занимающиеся со своими детьми. Сложность задач примерно соответствует требованиям, предъ- являемых программ Согласно выходным данным издание подписано в печать 1 августа 00 г. Анализ упоминаемости в сми ромир и конкурентов Обзор сми за 2 июля год. Малый и средний бизнес верит в будущее и в себя Текущую экономическую ситуацию большинство предпринимателей оценивают как негативную, однако при этом Сохрани ссылку в одной из сетей: Введение Анализ существующих литературных источников показывает, что активная хозяйственная и социальная деятельность тесно связана с понятием риска. Постановка задачи Функционирование реальной системы, как правило, можно описать набором переменных, среди которых выделяются: Будем рассматривать модель многомерной регрессии следующего вида: Исходные статистические данные Данные, с которыми приходится иметь дело, решая задачи исследования причинно-следственных связей и прогнозирования, имеют достаточно сложную трехмерную структуру см. Структура статистических данных Предлагаемый метод решения задачи В основу предлагаемого метода матричного прогнозирования рисков [3] положены следующие принципы: Метод состоит из следующих этапов: Построение многомерных моделей регрессии. Исследование статистических свойств построенных моделей. Далее для каждой группы проводится анализ парной зависимости между управляющими факторами с использованием коэффициента парных корреляций Пирсона [1] Модель 1 предполагает отсутствие линейной зависимости между управляющими факторами, поскольку ее наличие приводит к вырожденности симметричной матрицы. На следующем этапе анализируется взаимосвязь между факторами управления и управляемыми факторами на основе коэффициента линейной корреляции вида , и коэффициента ранговой корреляции Спирмена по формуле , где , — ранги соответствующих значений и. Для каждого набора, на следующем шаге метода строится модель многомерной регрессии вида 1 , для которой затем производится проверка статистических свойств, подразумевающая: Perm State University, E-mail: Процессы, происходящие в настоящее время в России, изменившиеся условия бизнеса потребовали переориентации принципов работы предприятий на анализ и оценку многообразных внешних и внутренних факторов, влияющих на эффективность их деятельности. Н Наука и образование: Материалы VI Международной научной конференции марта г. Тезисы к семиотическому изучению культур в применении к славянским текстам совместно с Вяч.
Причинно-следственное моделирование как общий метод описания и исследования явлений в сложных иерархически организованных системах. Дана строгая формулировка понятия причинно-следственной модели сложного явления и сформулированы правила представления подобных моделей в виде причинно-следственных диаграмм. Проанализировано соотношение между причинно-следственным моделированием и традиционными методами математического моделирования. В частности, рассмотрен механизм перенормировки констант скоростей химических реакций в рамках явления диссипативного резонанса. Знакомство с замечательной книгой И. На самом деле, мы являемся свидетелями настоящей революции в естествознании. Акоева [1,2] может служить примером успешно выполненного исследования в рамках новой парадигмы естественно-научного поиска. Прежде чем дать определение причинно- следственной модели, рассмотрим некоторые исходные понятия. Явление представляет собой процесс более высокой степени иерархии. Внешние процессы обозначаются аналогично внутренним, но располагаются за пределами области, ограниченной пунктирной линией. Нетрудно видеть, что причинно-следствен- ные диаграммы, изображенные на рис. Если причинно-следственная диаграмма диссипативного резонанса на рис. Достаточно сложный, требующий для своего описания значительное количество переменных процесс оказывается возможным свести к простой перенормировке константы скорости химической реакции. Если теперь произвести оценку суммарной климатической чувствительности исходя из этих данных, то получится следующая величина:. Причинно-следственное моделирование помогает также решить очень важную задачу интеграции знаний. Skip to main content. Системная схема старения человека. Проект Схема старения Актуальность Методология Визуализация Этапы проекта Хронология проекта Авторский коллектив Приглашение к сотрудничеству Партнеры и спонсоры. Мы на научных конференциях. You are here Главная. Карнаухов Институт биофизики клетки РАН, , Пущино Московской области Поступила в редакцию Процесс - изменение каких- либо параметров системы во времени. Следует выделять два различных класса событий. Подставляя выражение для dp H 2 O 76 в 7а получим: Если теперь произвести оценку суммарной климатической чувствительности исходя из этих данных, то получится следующая величина: Наука, , с. Биофизический анализ предпатологических и предлейкозных состояний. И Биомедицинская технология и радиоэлектроника. Введение в теорию физических структур и бинарную геометрофизику. II Биологические эффекты слабых электромагнитных излучений. Пущино, ИБК РАН, БИОФИЗИКА, , том 51, вып. Новости проекта Рождаются планы на год. Радио Маяк — программа про схему. Системная схема старения человека на Moscow Startup Day. Getsatisfaction Active customer service discussions in Aging Model Loading Theme by Kiwi Drupal Themes , based on Tarski project.
Какое событие произошло 1956
Сколько готовить семгу
Офис маг ростов на дону каталог товаров
Где лучше сидеть в кинотеатре 3d
Тестодля пиццына майонезес дрожжами