Завершающим этапом построения альтернативного стохастического графа является определение параметров всех его дуг. Параметры дуг альтернативного стохастического графа G (X, U), такие, как продолжительность работы t- -, стоимость выполнения операции S--, необходимые ресурсы. R--, связанные с выполнением работы (ij), а также оценки вероятностей выполнения работ Р-- могут определяться двумя путями либо с помощью групповых экспертных оценок, либо на основе статистических данных о прошлых процессах. [c.190]
Оценка рисков и страхование Слабые стороны предприятия. Вероятность появления новых технологий. Альтернативные стратегии. Меры профилактики риска. Программа страхования от рисков Анализ риска по источникам и причинам риска статистическим и экспертным методами выбора инвестиционных решений [c.278]
Основное назначение модели — обеспечение данными для принятия решения при проектировании ПО путем предоставления возможности оценивать характеристики ошибок в альтернативных структурах программ. На стадии проектирования это очень ценно, так как позволяет в известной мере прогнозировать требующиеся ресурсы тестирования. Блок-схемы проекта, оценки вероятностей ветвления и количества инструкций могут использоваться для спецификации программ в виде ориентированного графа. Программа далее засевается ошибками и подвергается проверке по случайным входам. Модель может использоваться также для определения меры сложности программы с последующим предсказанием возможностей обнаружения ошибок. Для реализации этой возможности необходимо собрать данные по модели о характеристиках обнаружения ошибок для различных структур, а затем выполнить статистический анализ полученных данных. Полученные данные позволяют измерять сложность различных программ и предсказывать возможное число ошибок. [c.250]
Каждый стандарт регламентирует требования к определенному методу контроля. Таким образом, выбор стандарта обусловлен выбором метода контроля. Что же касается методов статистического контроля, то их существует много, причем каждый обладает определенными преимуществами и недостатками. Например, статистический приемочный контроль по количественному признаку при прочих одинаковых условиях для принятия решения с заданной доверительной вероятностью, в среднем требует меньшее количество контролируемых единиц продукции, чем статистический приемочный контроль по альтернативному признаку, однако применение контроля по количественному признаку возможно только при наличии шкальных средств измерения, в то время как для контроля по альтернативному признаку достаточно иметь предельные калибры. [c.8]
Возможны два альтернативных варианта инвестирования 100 тыс. р. сроком на 1 год и пять возможных сценариев надежности работы оборудования в прогнозируемом периоде, характеризующихся различным уровнем риска. Данные сценарии основаны на статистической информации о поломках оборудования в предыдущие периоды в аналогичных ситуациях. Наступление каждого из вариантов.с определенной вероятностью имеет соответствующую внутреннюю норму дохода (табл. 8.1). [c.293]
Развитием МНГ является метод Дельфи, состоящий в том, что анонимные эксперты независимо друг от друга формулируют свое мнение по заданной проблеме. Затем на основе балльной оценки или статистических методов выбирается лучшее из альтернативных предложений. При необходимости работу можно организовывать в несколько туров , последовательно приближаясь к идеалу. Метод используется для оценки вероятности наступления тех или иных событий и считается одним из наиболее квалифицированных, поскольку учитывает мнение большинства, но требует значительных расчетов. [c.307]
Из табл. 2 Статистического приложения вероятность получить более высокое значение статистики г, чем 2,595, меньше 0,05. (Альтернативно, критическое значение для односторонней проверки при уровне значимости 0,05 равно 1,645, что меньше полученного значения, равного 2,595). Следовательно, нулевую гипотезу отклоняют и получают тот же результат, что и при проверке гипотезы с помощью [c.584]
Оценить каждое из альтернативных решений. Этот шаг может включать в себя использование количественных оценок, статистических методов или личного опыта. Каждое из альтернативных решений оценивается с точки зрения вероятности достижения желаемой цели. [c.818]
В условиях неполной информации необходимо принять некую форму минимаксной стратегии.60 Даже в стохастическом случае, где лицо, принимающее решение, знает данные, позволяющие ему дать оценку распределений вероятности альтернативных результатов, оно сделает статистические ошибки (типа 1 или типа 2).61 Таким образом, все статистические решения являются минимаксными процедурами. Там, где допускаются только две гипотезы (Л0 и AJ), мы имеем дело со специальным случаем, в котором hl выражает все неблагоприятные исходы.62 При условии неполной информации индивид минимаксимизирует свою позицию долгосрочного дохода фирма минимаксимизирует свою позицию долгосрочных поступлений. [c.482]
Рассмотрим наше предсказание разворота тренда японского индекса Nikkei в январе 1999 года в период антипузыря. Это единичный случай предсказания фазы антипузыря. В рамках стандартного "частотного" подхода к проблеме вероятности [224] и установлению статистической достоверности, оно не имеет никакого веса и должно рассматриваться лишь как фантазии. Однако, "частотный" подход не в состоянии оценить качество столь уникального эксперимента в области предсказания глобального финансового индикатора Теория Байеса является в данном случае более подходящим фундаментом. Согласно этой теории, вероятность того, что гипотеза верна, может быть оценена, несмотря на то, что это исключается толкованием стандартной формулировки частотного подхода, в которой говорится, что можно просчитать лишь вероятность того, что нулевая гипотеза неверна, что, однако, не доказывает, что верной является альтернативная (предварительные разъяснения см. также в [279, 98]). Мы представляем простое применение теоремы Байеса для того, чтобы дать качественную оценку воздействия, которое имело наше предсказание [216]. [c.340]
Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что гипотеза о нормальном распределении альтернативной оценки смещения центра группирования может быть принята для всех контрольных границ, кроме трехсигмовых. Объяснить это можно тем, что вероятность выхода значений контролируемого параметра за эти границы мала (р = 0,0027). Кроме того, слишком велика статистическая неопределенность при контроле малыми объемами выборки. [c.58]
А. Хальд [30] предложил оценивать чувствительность контрольных карт к изменению параметра процесса при помощи функции мощности критерия. Это предложение непосредственно вытекает из теории проверки статистических гипотез Неймана и Пирсона, согласно которой предпочитается один критерий другому, если первый критерий при всех возможных альтернативных значениях неизвестного параметра распределения дает большую вероятность обнаружения ложности проверяемой гипотезы, чем второй. Идея приложения теории проверки статистических гипотез к задачам обнаружения разладки технологических процессов оказалась весьма продуктивной и нашла широкое применение в теории всех видов контрольных карт. [c.118]
Существуют процедуры, которые позволяют встраивать в первоначальное планирование проекта вероятности или альтернативные варианты. Тогда риски проекта можно оценивать с помощью статистических приемов. Полезное и хорошо написанное изложение таких приемов читайте у Чэпмэ-на ( hapman, 1994). [c.27]