Для проведения эксперимента с моделью прогнозирования можно предложить иную организацию расчетов, основанную на легкости общения человека с ЭВМ третьего поколения. Вместо построения плана эксперимента, в котором заранее указываются значения внешних воздействий в процессе проведения серии просчетов по модели, решение о выборе внешних воздействий предлагается принимать на основе анализа результатов предыдущих просчетов. При этом к эксперименту привлекается заказчик. На экран терминального устройства вычислительной машины выводятся графики величин, характеризующих функционирование системы. Так, в нашей модели прогнозирования это были душевое потребление с (/) и основные фонды К (t). Анализируя поведение этих функций, заказчик принимает решение о новых вариантах воздействий Sj (t) и s2 (/), которые тут же вводятся в вычислительную машину, проводится расчет и результат сразу выводится на терминальное устройство ЭВМ. Такую организацию проведения имитационного эксперимента принято называть диалоговой. В последнее время она получает все большее распространение, особенно в фундаментальных исследованиях, о которых мы говорили в первом параграфе. Надо отметить, что необходимым условием проведения имитационного эксперимента в диалоговом режиме является наличие заказчика, способного к участию в таком исследовании. [c.287]
Завершающим этапом работы является экономическое сравнение затрат на полный перебор вариантов опытов (без предварительного планирования) с построением плана эксперимента статистическим методом. Расчет проводится путем сопоставления смет затрат в в первом и втором случаях и определения коэффициента относительной экономии затрат по данной теме. Графически результаты такой работы могут быть представлены аналогично плакату на рис. 4.4. [c.148]
Активными называют эксперименты, при которых на изучаемую систему оказывают определенные, предусмотренные планом эксперимента воздействия. [c.40]
Заметим, что при любом методе проведения статистическое наблюдение пассивно статистика хочет как можно точнее зарегистрировать данные без какого-либо влияния на наблюдаемый процесс. Принципиально иным способом собирания данных является эксперимент. В этом случае статистику принадлежит активная роль он должен не только наблюдать, а полностью контролировать ситуацию, планировать эксперимент и реализовать свой план. Эксперимент позволяет выявить влияние каких-либо установленных ограничений или нагрузок на поведение людей. Например, влияние на скорость реакций человека пребывания без сна в течение одних, двух, трех суток. Эксперимент традиционно входил в круг методов биологической, медицинской статистики, приложений статистического метода в естественных науках. В настоящее время все большее распространение получают идеи социального эксперимента . [c.29]
В соответствии с (2) и (3) система уравнений для определения оптимального плана эксперимента примет вид [c.170]
Выбор плана эксперимента и способ оценки параметра П зависят от соотношения дисперсий ошибки измерения (" ) и случайной составляющей скорости изменения параметра П (" ) [1] [c.171]
Последовательность выбора оптимального плана эксперимента. Выбор оптимального плана эксперимента проводится в следующей последовательности (рис. 2) [c.172]
Выбор критерия оптимальности Выбор плана эксперимента [c.172]
А.4. Если модель линейна и имеет вид (15), то способ измерения и план эксперимента выбирают с учетом соотношения между т,1 и . [c.173]
Теперь составим план эксперимента. Непосредственное ру- [c.77]
Полученный в результате план эксперимента обладает сле- [c.79]
Рис 1.4. План эксперимента с параметрами проектирования по [c.46]
Полный факторный план эксперимента включает 27 х 42 [c.79]
Рис. 4.4. План эксперимента с параметрами проектирования |
Таблица 9.2. План эксперимента для VAX 780 |
Таблица 10.2. План эксперимента и измеренный срок службы |
Неполный факторный план эксперимента 263 [c.476]
План по маркетингу и продажам 31 План по трудовым ресурсам 31 План эксперимента 263 Планирование 263 Планирование эксперимента 264 Планово-перспективная оценка земли 255 [c.481]
Выбрать план эксперимента, наилучшим образом соответствующий его целям. Формализация целей при этом зависит от искусства исследователя, глубины понимания им существа процессов, происходящих в системе. [c.124]
В общем случае при нарушении (7.3) мнк-оценки теряют свои оптимальные свойства. Различные способы оценивания, применяемые в этом случае, описаны в 7.2. 7.1.3. Ортогональная матрица плана. Матрицу X называют матрицей плана эксперимента. Рассмотрим случай, когда матрицу плана X можно разбить на k совокупностей столбцов Хь. .., h (что соответствует разбиению на k подмножеств анализируемого набора переменных) так, чтобы для всех i Ф столбцы матрицы Хг- были ортогональны столбцам матрицы Х7-, т. е. [c.210]
Статистически обоснованные планы. Для уменьшения влияния случайных факторов и фактора времени опыты должны чередоваться в случайном порядке. Для сокращения числа опытов, повышения точности и обеспечения достоверности результатов используют специальные статистически обоснованные планы, создание которых относится к области количественных методов статистики, на-зываемой теорией эксперимента5. Статистически обоснованные планы экспериментов с большим числом факторов представляются в виде справочных таблиц их можно генерировать на персональном компьютере, используя специальные статистические пакеты6. [c.41]
Уравнения планирования эксперимент представляют собой уравнения, связывающие1 параметры плана эксперимента Л 1, Jl1t... Л i заданными величинами критериев качества модели [c.169]
Уравнения (2) при заданных Q и dA позволякп определять пара-метры плана эксперимента. [c.169]
А.2. Если измерения проводят до и после эксперимента (например, при оценке износа детали или физико-химических свойств материала), то выбирают рандомизированный линейный полный или дробный план эксперимента. [c.173]
Для линейных моделей матрица плана эксперимента проверяется на обусловленность по числу Тюринга [c.173]
N (N—1) элементарных сравнений, то план эксперимента удоб- [c.78]
Смотреть страницы где упоминается термин План эксперимента
: [c.39] [c.147] [c.148] [c.41] [c.41] [c.172] [c.173] [c.80] [c.81] [c.225] [c.8] [c.58] [c.84] [c.159] [c.192] [c.210] [c.226] [c.158] [c.263] [c.264] [c.374] [c.482]Смотреть главы в:
Статические методы в имитационном моделировании Выпуск 2 -> План эксперимента
Справочник по математике для экономистов (1987) -- [ c.115 ]