- •Н.Д. Дроздов основы системного анализа
- •Тверь, 2000 г.
- •Оглавление
- •Предисловие
- •1. Системный анализ. Определение, связь с другими научными дисциплинами
- •2. Методология системного анализа
- •2.1. Принцип системности
- •2.2. Система. Основные определения
- •2.3. Системный подход — основа методологии системного анализа.
- •2.4. Основные закономерности организации материального мира
- •А. Основы организации неживой природы
- •Б. Биологический уровень организации материи
- •В. Особенности эволюции общественных систем (особенности антропогенеза)
- •2.5. Системный анализ в исследовании социальных и экономических процессов
- •3. Моделирование. Основные понятия
- •3.1. Определение понятия «модель»
- •3.2. Классификация моделей
- •1) В зависимости от особенностей возникновения модели могут быть разделены на три группы:
- •2) В зависимости от способа описания свойств моделируемого объекта различают модели вербальные, изобразительные, аналоговые, символические.
- •3) В зависимости от способа отображения объекта различают модели аналитические и имитационные.
- •4) По отношению к управлению модели разделяются на описательные — не содержащие управлений и конструктивные.
- •6) По отношению к предметной области (по) модели делятся на независимые от по, настраиваемые на по, ориентированные на по.
- •3.3. Общие требования к моделям.
- •1) Требование адекватности модели моделируемой системе относительно совокупности характеристик, обеспечивающих достижение поставленной цели исследования.
- •3) Требование замкнутости модели.
- •6) Требование удобства.
- •3.4. Структура моделей
- •3.5. Этапы моделирования
- •3.6. Значение и содержание этапа «Постановка задачи»
- •3.7. Формализация задачи
- •3.8. Некоторые проблемы, возникающие при исследовании
- •3.8.1. Интерполяция, экстраполяция, прогнозирование.
- •3.8.2. Линейность и нелинейность
- •3.8.3. Дискретность и непрерывность
- •3.8.4. Детерминированность и случайность
- •3.9. Планирование эксперимента
- •3.10. Проверка модели
- •3.11. Анализ результатов и внедрение рекомендаций
- •3.12. Использование эвм в моделях
- •3.13. Измерительные шкалы
- •4. Субъективные проблемы исследований
- •2) Ошибки в определении цели
- •3) Пренебрежение аналитическими (дедуктивными) построениями.
- •5) Произвольная трактовка статистических данных.
- •6) Пренебрежение научным подходом к процессу принятия решения
- •5. Выбор
- •5.1 Основные положения
- •5.2 Формализация задачи принятия решения
- •5.2.1 Постановка задачи
- •5.2.2. Декомпозиция задачи принятия решения и оценка свойств альтернатив
- •5.2.3.Композиция оценок свойств и сравнение альтернатив.
- •5.3 Пример модели принятия решения в условиях неопределенности
- •5.4. Примеры решения оптимизационной задачи методом динамического программирования
- •Литература
3.13. Измерительные шкалы
При проведении исследований всегда необходимо точно представлять, какая измерительная шкала может быть использована при измерении (оценке) наблюдаемых величин, (явлений, процессов, объектов).
Измерение — это операция, которая ставит в соответствие наблюдаемому явлению определенные обозначения: числа, номера, символы. При этом должны быть соблюдены следующее условие: различным состояниям явления соответствуют различные обозначения, не различным — одинаковые.
В зависимости от вида (характера) измеряемого явления используются следующие шкалы.
1) Шкала наименований (номинальная, классификационная).
Существует конечное число классов эквивалентности явлений (объектов). Каждому классу присваивается свое обозначение. Измерение заключается в определение, к какому классу относится объект. Возможна иерархия классов. Характерный пример иерархии классов — почтовые адреса. Данные в номинальных шкалах — всегда только символы, если это даже цифры. Единственная допустимая операция — проверка совпадения, для чего введен символ Кронекера — ij.
ij =
На этой основе возможны более сложные операции:
количество совпадений: ni = ;
относительная частота класса: , здесь n-общее число измерений;
различные статистические процедуры;
2) Порядковые (ранговые) шкалы.
Используются для сравнения объектов, классов по каким либо признакам, качествам. Пример — шкала родственных отношений:
отец = мать > сын = дочь;
дядя = тетя < брат = сестра.
В порядковых шкалах справедливо:
если А > В, то В < А ;
если А > В, В > С, то А > С.
Понятия дистанции межу шкалами нет. Для сравнения вводится ранг Ri — ранг i-го объекта:
Ri= , где с(t)= i=(1,2,...,n),
т.е. c(t) — индикатор положительности чисел.
Используется также и символ Кронекера.
3) Модифицированные ранговые шкалы.
Эти шкалы имеют место при арифметизации качественных измерений.
Примеры таких шкал.
а) Шкала твердости по Мозесу.
1 — тальк, 2 — гипс, 3 — кальций, 4 — флюорит, 5 — апатит,
6 — ортоклаз, 7 — кварц, 8 — топаз, 9 — корунд, 10 — алмаз.
Здесь не означает, что разность по твердости между корундом и алмазом такая же как, например, между тальком и гипсом.
б) Шкала силы ветра по Бофорту.
в) Шкала землетрясений по Рихтеру.
г) Бальные шкалы оценки знаний.
д) Порядковые шкалы Акоффа-Черчмена для упорядочения альтернатив с учетом силы предпочтения.
4) Шкалы интервалов.
Проводится упорядочение объектов с точностью до интервалов между ними. Единицы измерений произвольны, но постоянны по всей шкале, т.е. при произвольном выборе 0 и 1 справедливо , где и — расстояния между объектами в одной шкале, а и — расстояния между теми же объектами в другой шкале.
Таким образом, связь между шкалами линейная y = ax + b, a > 0, - <b<+ .
Имеют смысл только действия над интервалами, а не над отсчетами шкал. Возможны любые арифметические операции. При статистических оценках центральные моменты имеют смысл, а начальные — нет, поэтому не имеет смысла и коэффициент вариации.
5) Шкалы отношений.
Измерения являются полноправными числами. 0 — единственный.
Для двух шкал отношений справедливо , и, где x1 и x2 измерения в одной шкале, а y1 и y2 — измерения тех же величин в другой шкале.
Соответственно справедливо: y = ах, a > 0.
Примеры: шкалы измерения длин, весов, денег.
6) Шкалы разностей (периодические, циклические).
Шкалы инвариантны к сдвигу на некоторую постоянную (период).
Справедливо y = x + b, b — постоянная величина.
0 здесь условен, иначе это шкала интервалов. При вводе условного нуля возможны арифметические действия.
Примеры: — шкалы часов, компаса.
7) Абсолютная шкала.
0 и 1 — зафиксированы. Единица измерения безразмерна. Эта числовая шкала может быть как самостоятельной, так и вспомогательной для других шкал.
8) Шкалы размытых множеств.
Размытое множество A это совокупность упорядоченных пар вида A = {x, А(x)}, где А(x) — функция принадлежности x множеству A, 0 А(x) 1.
Для уяснения особенностей построения шкал размытых множеств необходимо обратиться к алгебре размытых множеств, а для построения самих шкал нужно ввести ряд дополнительных определений. /25/
Перевод полученных измерений в другую более сильную шкалу возможен, но требует аккуратности.