3. Сущность, достоинства и недостатки статистических методов прогнозирования.

Статический метод – метод прогнозирования, основанный на построении и анализе динамических рядов характеристик объекта прогнозирования и их статистических взаимосвязей. Классификация:

- методы анализа структуры: а) анализ на основе группировок; б)анализ на основе мер близости– позволяет выделить качественно однородные группы по большому числу признаков одновременно; в) кластерный анализ; г) анализ на основе кривых распределения - анализируется вариационный ряд одного признака по нормальному распределению или распределению Гаусса.

- методы анализа взаимосвязи: анализ взаимосвязи по уравнению регрессии и по системам уравнения регрессия - моделируется взаимосвязь разных факторов: оценка значимости коэффициентов регрессии, прогнозируется что это коэффициенты не измены.

- методы анализа динамики: а) анализ динамики в виде ф-ии времени на основе анализа тренда (время – независимый параметр, неизменность тенденций, т.е. эволюционный хар-р развития процесса); б) многофакторное моделирование динамики на основе связанных рядов (строится многофакторное уравнение и вводится время, прогнозируются 2 связанных между собой динамических ряда).

Достоинства: простота, ясность принятых допущений и возможность осуществления на основе относительно небольшого количества информации.

Недостатки: краткосрочные прогнозы, эволюционный путь развития.

4. Прогнозирование на основе методов логического моделирования.

- построение сценариев. Сценарий – это описание будущего, составленное с учетом правдоподобных предположений. Как правило, для прогноза ситуации характерно существование определенного количества вероятных вариантов развития. Поэтому прогноз обычно включает в себя несколько сценариев. В большинстве случаев это три сценария: оптимистический; пессимистический; средний (наиболее вероятный).

- прогнозирование на основе матриц взаимодействия. Появился в развитие метода Делфи. Метод пытается учесть как влияет одно событие на др. Для проведения метода необходимо иметь: множество распространенных событий; совокупность безусловных вероятностей этих событий; разработать матрицу взаимодействия, элементы кот. описывают влияние осущ. события.; построить модель, кот. позволила бы пересчитать вероятность.

- морфологический анализ: дается точная формулировка проблемы; выявляются важнейшие параметры исследуемого объекта; определяется значение параметра; по каждому параметру выбирается 1 значение и создается цепочка объединенных параметров.

Дерево целей.ДЦ - графическая схема, показывающая разбивку общих целей на подцели, последних - на подцели следующего уровня и т.д. Модель ДЦ может быть описана с помощью связного ориентированного древовидного графа, вершины кот. явл. целями различной степени детализации, а ребра - связями между ними. Эти связи заключаются в том, что для выполнение некоторой цели (вершины графа) необходимо и достаточно выполнить хотя бы часть ее подцелей (подчиненных ей вершин).

Сетевое планирование ориентировано на процесс и позволяет анализировать динамику последовательных во времени этапов процесса. При этом построение сетевого графика основано на предположениях: каждое действие (работа) между двумя результатами (событиями) является единственным; переход от одной работы к другой безусловен, т.е. предполагается, что все события реализуются с вероятностью, равной единице.

Анализ ситуаций может быть выполнен с помощью деревьев решений (ДР), в основу которых положены принципы стохастических сетевых моделей. Дерево решений включает в себя варианты действий, а также возможные события и результаты действий, на которые оказывают влияние случайные и неконтролируемые нами факторы . Ветви таких деревьев являются дугами (работами) сети с двумя или несколькими конечными узлами (событиями). Узлы - это состояния, в которых возникает возможность выбора, как вследствие принятых решений, так и из-за влияния внешних неконтролируемых факторов. В схемах деревьев решений квадратами обозначаются узлы, где выбор производит лицо, принимающее решение (ЛПР), а кружками – узлы, в которых выбор зависит от влияния внешних условий. Деревья решений - модель, обладающая значительно более расширенной логической схемой, чем сетевая модель, т. к. позволяет учитывать неопределенность не только с точки зрения времени выполнения работ, но и в отношении случайности их появления и завершения.