Ответы к ГАКу на степень бакалавра / 159

Вопрос 159. Итеративная процедура построения модели. (Многошаговая процедура).

На этапе 1 исследователь должен проранжировать (упорядочить) входные факторы по степени их влияния на выходной контролируемый параметр Y. Если априорные данные – количественные, то могут быть использованы процедуры корреляционного , регрессионного , дисперсионного анализа. Если эти данные представлены только в мнениях специалистов, то используется специальная процедура опроса специалистов и специальная процедура обработки результатов опроса.

Результат этапа 1 м.б. представлен в виде диаграмы

Степень влияния называют информативностью фактора. Наиболее информативным является x3, наименее – x6.

На этапе 2 исследователь должен задать модель с точностью до неизвестных коэффициентов. При этом сами коэффициенты должны входить в первой степени в модель. Число переменных, которое должно быть включено в модель, исследователь определяет сам по результатам предыдущего этапа. При этом он руководствуется следующими соображениями:

1. модель, содержащая только 1 входной фактор будет наименее точной, но и наиболее дешевой;

2. модель, включающая все факторы, будет наиболее точной и дорогой.

   Линейность-нелинейность модели исследователь задает руководствуясь следующим:

3. чем уже диапазон изменения каждого из факторов, тем больше оснований считать модель линейной и наоборот.

   3. существует 2 типа алгоритма съема информации:

4. пассивный;

5. активный.

Их часто называют соответственно пассивным и активным экспериментом.

При пассивном эксперименте исследователь только регистрирует значения «X» и «Y», не вмешиваясь в работу объекта. При активном эксперименте, исследователь по специальному алгоритму изменяет входные факторы «X» и наблюдает выход. Алгоритм изменения «X» зависит от структуры модели, которую задал исследователь на этапе 2.

4. На получаемую модель могут оказать искажающее влияние систематические составляющие факторов возмущения. Систематическими они называются потому, что имеют ярко выраженную тенденцию к увеличению/уменьшению «Y» (сезонные колебания, дни недели).

Для исключения искажающего влияния при задании значений «X» (в активном эксперименте) используется прием рандомизации, что означает, что изменение «X» осуществляется в случайном порядке.

5. Исследователь никогда не знает точных значений. Можно их только оценить, используя те или иные методы. После их оценивания из модели исключаются составляющие, оценки коэффициентов которых в статистическом смысле не отличаются от нуля. После исключения коэффициенты при оставшихся составляющих должны быть снова пересчитаны.

6. Теоретически при пассивном эксперименте проверить адекватность невозможно. В этом случае говорят о работоспособности модели. Активный эксперимент всегда планируется так, чтобы можно было проверить адекватность. Если модель неадекватна, неработоспособна, то исследователь возвращается к этапу 2.