Кроме того, бывает необходимо для оценки качества модели в условиях заметного влияния факторов, которые не учитываются моделью, получить значения регрессионных остатков — разностей между использованными для обработки экспериментальными дан- [c.89]
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ [c.203]
Шаг 8. Оценка качества модели. [c.25]
Для оценки качества модели можно использовать следующие характеристики [c.199]
Оценка качества модели множественной регрессии [c.77]
Оценка качества модели. [c.79]
Тестирование рынка. Методы оценки качества и конкурентоспособности товара. Параметрические и интегральные индексы качества. Индексы сортности. Анализ товарного ассортимента. AB -анализ. Тестирование товаров (продукт-тест). Тест цены. Моделирование привлекательности товара. Модели "продукт-рынок". Статистическое моделирование жизненного цикла товаров [c.136]
Фирма как сложная система и ее организационные элементы. Понятие о моделировании систем. Организационно-управленческая модель фирмы. Функции основных и вспомогательных подразделений. Оценка качества управления. Экономико-технологическая модель производственного процесса. Факторы, процесс и результаты производства. Операторы преобразования ресурсов в результаты производства. [c.491]
Оценка качества отдельных моделей [c.176]
Реинжиниринг стратегических бизнес-процессов компании обусловлен новыми тенденциями развития общества и экономики, предъявляющими жесткие требования к задачам управления создаваемыми, действующими и развивающимися корпорациями, так как конкурентоспособное функционирование корпораций становится невозможным без реорганизации стратегических бизнес-процессов, представляющей собой совокупность стратегических мероприятий по комплексному совершенствованию системы управления, технологий деятельности, внутреннего и внешнего взаимодействия. Проведение реинжиниринга стратегических бизнес-процессов потребовало детального анализа стратегических моделей. Таким образом, центр тяжести смещается от ключевой верификации оценки качества бизнес-процесса к интегрированной функциональности статистический анализ и представление результатов в наглядном виде линейное программирование и вычисление наиболее эффективных комбинаций ресурсов функционально-стоимостной анализ динамическое моделирование, в том числе анимационными средствами. [c.77]
Принцип системности предполагает, что процесс создания компьютерных систем в фирме должен быть основан на предварительном системном анализе объекта управления и системы управления. Системный анализ в данном случае направлен на определение целей и критериев оценки качества функционирования фирмы, а также на изучение модели фирмы и рационального решения ряда вопросов (структура фирмы, методы управления и планирования) для эффективности проектируемой компьютерной системы. [c.103]
Оценка результатов внедрения служит обратной связью, характеризующей качество модели и исполнения. [c.203]
Статистическая оценка параметров модели обусловливает использование в качестве номинальных значений элементов а ( = 1, Mv) вектора Р" средневзвешенных или средних значений, а предельно допустимые значения технологических коэффициентов а определяются из выражений [c.37]
Принятие решения в рамках указанных моделей в большинстве случаев удается свести к решению одной или нескольких задач математического программирования. В тех случаях, когда существует множество критериев оценки качества решения, как правило, осуществляется свертка векторного критерия в скалярный, используются методы лексикографической оптимизации, методы последовательных уступок или иные эвристические человеко-машинные процедуры. [c.186]
Теоретическая квалиметрия абстрагируется от конкретных объектов (предметов или процессов) и изучает только общие закономерности и математические модели, связанные с оценкой качества. Объектом теоретической квалиметрии являются философские и методологические проблемы количественной оценки качества. Задача прикладной квалиметрии — разработка конкретных методик и математических моделей для оценки качества конкретных объектов разного вида и назначения. [c.21]
Этот аргумент относится к модели комплексной оценки качества не в большей и не в меньшей степени, чем к любой другой, используемой в науке модели, ибо, как справедливо отме- чает д-р физ.-мат. наук Н. Толстой, ...наука на каждом этапе [c.25]
В последние годы появилось значительное количество методик, в которых для вычисления оценки отдельных простых свойств и комплексной оценки качества применяются различные формулы. Правомочность использования математического аппарата для данных целей не вызывает сомнения. Действительно, процесс оценки может быть выражен математической моделью-уравнением, дающим количественное описание качественных сторон оцениваемого объекта. Модель оценки свойства устанавливает определенную зависимость между значением показателя свойства Р// и его оценкой /С/у- [c.68]
Группе экспертов предъявляется для оценки матрица с набором значений показателей свойств данного вида продукции, состоящая из п строк. Таким образом, эксперты должны оценить качество я-го количества объектов (вида продукции) с различными значениями показателей. Причем, это могут быть показатели как выпускаемой, реально существующей продукции, так и специально сконструированной для оценки мысленной модели. Эксперты независимо друг от друга назначают весомости свойств и дают им оценки на всех уровнях иерархии, вплоть до комплексной оценки качества объекта. Этот процесс представлен в виде простейшей схемы на рис. 10. Если в матрице содержится 30—40 строк— объектов оценки, а в группе — 20—30 экспертов, то, следовательно, результатом работы будет сводная матрица из 600— 1200 строк. [c.91]
К этому мнению можно только присоединиться. Что касается конкретных расчетных формул интегрального качества, имеющих универсальный характер, то их разработка, строго говоря, выходит за пределы собственно квалиметрии и, в значительной степени, попадает в сферу смежной научной дисциплины — теории экономической эффективности. Но в любом случае квалиметрия дает необходимые исходные данные — комплексные оценки качества /(о, которые требуются для построения экономико-математических моделей интегрального качества. [c.99]
В том случае, если искомая стратегия связана с оптимизацией качества (т. е. с нахождением такого соотношения всех показателей PJ, при котором оценка качества Ко будет иметь оптимальное значение), в исследовании операций используется математическая модель критерия качества. В подавляющем большинстве случаев такая модель является весьма приближенной и поэтому неточной. Это и понятно, так как для создания более точной модели нужно решить целый ряд проблем, специфических для квалиметрии (см. гл. III) и совершенно чуждых исследованию операций. [c.157]
Высокой государственной оценкой качества выпускаемой продукции мы считаем присвоение четырем моделям наших двигателей Государственного Знака качества . [c.108]
Методология — это способ оценки позитивных и негативных последствий наших действий, охватывающий торговлю каждого из нас, независимо от того, осознаем мы это или нет. Новая методология дает нам новый подход к построению инвестиционных моделей с позиций принятых в ней критериев оценки качества. [c.14]
Во многих реальных задачах основной трудностью оказывается то, что нейронная сеть не может достаточно ясно показать причинно-следственные связи и выдает какое-то решение по принципу черного ящика. При этом в финансовом анализе для оценки состояния дел предприятий уже давно используются специально подобранные комбинаций различных показателей, а качество модели оценивается с помощью критериев согласия без учета структуры модели. По существу, все сводится к выбору показателя (или комбинации показателей), соответствующего решающему правилу, которое позволяет включить (или не включать) данное предприятие в ту или иную группу (жизнеспособные, быстро растущие, высокоприбыльные). [c.201]
Оценку качества построенной модели даст коэффициент (индекс) детерминации, а также средняя ошибка аппроксимации. [c.6]
В нашем примере г2 = 0,982. Следовательно, уравнением регрессии объясняется 98,2% дисперсии результативного признака, а на долю прочих факторов приходится лишь 1,8% ее дисперсии (т.е. остаточная дисперсия). Величина коэффициента детерминации служит одним из критериев оценки качества линейной модели. Чем больше доля объясненной вариации, тем соответственно меньше роль прочих факторов, и, следовательно, линейная модель хорошо аппроксимирует исходные данные и ею можно воспользоваться для прогноза значений результативного признака. Так, полагая, что объем продукции предприятия может составить 5 тыс. ед., прогнозное значение для издержек производства окажется 178,4 тыс. руб. [c.48]
В статистических пакетах прикладных программ в процедуре множественной регрессии обычно приводится скорректированный коэффициент (индекс) множественной корреляции (детерминации). Величина коэффициента множественной детерминации используется для оценки качества регрессионной модели. Низкое значение коэффициента (индекса) множественной корреляции означает, что в регрессионную модель не включены существенные факторы — с одной стороны, а с другой стороны — рассматриваемая форма связи не отражает реальные соотношения между переменными, включенными в модель. Требуются дальнейшие исследования по улучшению качества модели и увеличению ее практической значимости. [c.120]
По аналогии с моделью регрессии для оценки качества построения модели или для выбора наилучшей модели можно применять сумму квадратов полученных абсолютных ошибок. Для данной аддитивной модели сумма квадратов абсолютных ошибок равна 1,10. По отношению к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего уровня, равной 71,59, эта величина составляет чуть более 1,5% [c.245]
Полученная модель есть модель двухфакторной линейной регрессии (точнее - авторегрессии). Определив ее параметры, мы найдем X и оценки параметров а п Ьо исходной модели. Далее с помощью соотношений (7.17) несложно определить параметры b, b2,... модели (7.16). Отметим, что применение обычного МНК к оценке параметров модели (7.22) приведет к получению смещенных оценок ее параметров ввиду наличия в этой модели в качестве фактора лаговой результативной переменной yt [c.307]
Качество модели (точность оценки) зависит от затрат на создание второго [c.162]
Чем ближе расположены друг к другу на карте восприятия оцениваемые товары, тем более схожими они являются и тем сильнее при прочих равных условиях они конкурируют. В другом варианте оценки конкурирующих моделей в качестве горизонтальной оси используется уровень престижа, а вертикальной — размер автомобиля. [c.245]
Оценка качества модели обычно основывается на критерии согласия типа средней квадратичной ошибки (MSE) или квадратного корня из нее (RMSE). Эти критерии показывают, насколько предсказанные значения оказались близки к обучающему, подтверждающему или тестовому множествам. Для рядов с большим разбросом Лапедес [171] предложил критерий средней относительной вариации [c.62]
Оценка качества моделей классификации представляет собой сложную задачу, потому что в большинстве реальных приложений цена ошибок неодинакова. Так например, отказ в кредите хорошему клиенту влечет за собой лишь организационные расходы на поиск нового клиента, тогда как предоставление кредита ненадежному партнеру может привести к большим убыткам. Из-за этой несимметрии денежных потоков при определении степени точности модели необходимо учитывать последствия того или иного прогноза. Качество прогнозирования банкротств определяется и тем, насколько точно выявляются банкроты, и тем, насколько точно классифицируются небанкроты. Необнаружение компании-банкрота называется ошибкой 1-го рода, а прогноз банкротства, которого на самом деле не последовало, — ошибкой 2-го рода. [c.203]
Для оценки качества модели для некоторой группы банков были построены рейтинги, предписываемые моделью (модельные рейтинги) и проведено сравнение с рейтингами ИЦ Рейтинг (реальные рейтинги). Коэффициент Спирмэна между этими рейтингами оказался равным 0.76, для 80% банков модельные рейтинги совпали с реальными, и для всех банков отклонение модельного рейтинга от реального не превышало 1 (в ту или другую сторону). Эти факты свидетельствуют о достаточно высоком качестве построенной модели. [c.336]
Для оценки адекватности полученных результатов необходимо привлекать экспертов в предметной области. Интерпретация модели, так же как и выдвижение гипотез может и должно делаться экспертом, т.к. для этого нужно более глубокое понимание процесса, выходящее за пределы анализируемых данных. Кроме того, нужно воспользоваться и формальными способами оценки качества модели - тестировать построенные модели на различных выборках для оценки их обобщающих способностей, т.е. способности давать приемлемые результаты на данных, которые не предоставлялись системе при построении модели. Некоторые механизмы анализа могут запоминать предъявленные ей данные и на них демонстрировать прекрасные результаты, но при этом полностью терять способность к обобщению и на тестовых (из неизвестных системе ранее) данных выдавать очень плохие результаты. При формальной оценке можно отталкиваться от идеи, что если на тестовых данных модель дает приемлемые результаты, то она имеет право на жизнь. При получении приемлемых результатов нужно начать использование полученных моделей. Начало применения не является завершением Data Mining проекта. Работать над совершенствованием моделей нужно всегда, т.к. по прошествии времени обязательно наступит момент, когда опять придется проходить описанный цикл. К тому же, после получения первых удовлетворительных результатов встает вопрос о повышении точности. [c.40]
Оценка выраженности 16 личностных черт, предложенных Кеттелом в качестве модели структуры личности доброжелательность, интеллект, эмоциональная устойчивость, доминантность, беспечность, моральная нормативность и др. Оценка каждой из черт производится по стандартизованной 10-балльной шкале [c.449]
Большое внимание уделяется развитию метроло1 гического и программно-методического обеспечения аппаратурно-методических комплексов. В институте разработано оригинальное программное обеспечение, существенной особенностью которого является воз1 можность математического моделирования измерений и оценки качества полученных результатов mi этой основе. Это позволило реализовать технологию количественной геологической интерпретации на основе библиотеки петрофизических моделей, определения удельных электрических сопротивлений гор ных пород по любому комплексу электрических, электромагнитных методов, интерпретации результатов исследования ГС. [c.71]
Разработка достаточно объективных математических моделей для определения абсолютных и относительных (оценок) комплексных показателей — трудоемкая операция, требующая глубокого и всестороннего исследования объекта. Такие модели позволят поставить оценку качества на серьезную основу, и лолучать результаты с приемлемой точностью. [c.69]
Однако это не значит, что формулами, описывающими. линейную и нелинейную зависимости, нельзя пользоваться. В настоящее время в большинстве отечественных методик для оценки свойств используются линейные зависимости, а во многих зарубежных — нелинейные. Но нужно иметь в виду, что несмотря на большое количество методик, необходимость в разработке более точных и достоверных моделей остается актуальной задачей. В этом отношении стоит обратить внимание на следующее обстоятельство ни в одной из известных в литературе отечественных и зарубежных методик оценки качества при вычислении относительных показателей Kif тех свойств, оценка которых должна производиться в зависимости от воздействия этих свойств на органы чувств человека, так называемых органолептических свойств, не учитывается основное положение экспериментальной психологии — психофизиологический закон Вебера — Фехнера, в соответствии с которым связь между абсолютным [c.73]
Нормировка MSE устраняет зависимость от динамического разброса данных и учитывает волатильность внутри базы данных. Оценка качества работы сети будет дана в сравнении с результатами регрессии и модели ARIMA. Оба этих метода будут вкратце изложены. Регрессионная модель была построена с использованием только 45 наблюдений из обучающего множества [c.102]
Следующая проблема — это выработка стандарта для тестирования. Для оценки MDA-моделей в большинстве случаев берется небольшое количество образцов, и это увеличивает вероятность того, что модель будет слишком точно подогнана под тестовые данные. В выборках обычно содержится поровну компаний-банкротов и небанкротов, а сами данные, как правило, соответствуют периодам интенсивных банкротств. Это приводит к выводу о том, что надежными являются только результаты оценки модели на новых данных. Из табл. 9.1 видно, что даже на самых благоприятных тестах с новыми данными (когда все примеры берутся из одного периода времени и притом однородными в смысле отраслей и размера предприятия) качество получается хуже, чем на образцах, по которым определялись параметры модели. Поскольку на практике пользователи моделей классификации не смогут настраивать модель на другие априорные вероятности банкротства, размер фирмы или отрасль, реальное качество модели может оказаться еще хуже. Качество может также ухудшиться из-за того, что в выборках, используемых для тестирования MDA-моделей, бывает мало фирм, которые не обанкротились, но находятся в зоне риска. Если таких с риском выживающих фирм всего четыре-пять, то это искажает реальную долю рисковых компаний, и в результате частота ошибок 2-го рода оказывается недооцененной. [c.205]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
Смотреть страницы где упоминается термин Оценка качества моделей
: [c.124] [c.254] [c.124] [c.155] [c.104] [c.184]Смотреть главы в:
Нейронные сети и финансовые рынки -> Оценка качества моделей