46. Выбор метода расчета для модели

Для этого нужно выяснить следующие моменты:

Необходимо выяснить, какие нужно сделать допущения и какой метод разработать, для того чтобы применение модели было практически оправданным в отношении используемых вычислительных процедур. Данный этап включает также проверку предлагаемого численного метода «вручную». При этом, по крайней мере для небольших тестовых задач, проверяется возможность использования и корректность разрабатываемых методов решения. На этапе разработки вычислительного метода часто приходится определять, допустимо ли в данном конкретном случае использование оптимизационного метода решения или необходимо разработать некоторый эвристический алгоритм. Разработчик должен вначале дать исчерпывающую формулировку задачи, если даже вполне очевидно, что в такой постановке она не поддается решению. Только после полного математического описания модели можно принять ряд допущений, позволяющих упростить модель.

В качестве заключительного замечания относительно численного метода решения кратко остановимся на вопросе выбора одного из двух вариантов.а) найти оптимальное решение упрощенной задачи;

б) найти приближенное решение точно сформулированной задачи. Практический опыт убедительно свидетельствует о предпочтительности второго варианта. из-за возможных упущений тех или иных важных аспектов задачи.

47. Реализация расчетов и проверка модели

Проверка модели включает две фазы: определение способов проверки модели и осуществление этой проверки. На первой фазе выбираются аналитические и экспериментальные методы для проверки непротиворечивости, чувствительности, реалистичности и работоспособности модели. Непротиворечивость Дает ли модель не противоречащие логике результаты при вариации величин важнейших параметров, особенно в тех случаях, когда их значения близки к экстремальным? Чувствительность Соответствуют ли относительные изменения выходных переменных модели небольшим изменениям ее параметров? Реалистичность и работоспособность Соответствует ли модель тем частным случаям, для которых уже имеются фактические данные? Легко ли получить решение с помощью предлагаемой модели? Реализация расчетов Для успешной реализации проекта необходимы составление материалов для ознакомления управленческого персонала с принципами функционирования внедряемой системы, подготовка и проведение соответствующих занятий, семинаров, наглядная демонстрация результатов моделирования на практических примерах. Более важно, чтобы разработчик располагал:1) тщательно разработанным планом проведения испытаний;2) предварительно проверенным методом сравнения опытных результатов с фактическими данными;3) средствами сбора тех опытных и фактических данных, сравнение которых предусмотрено планом; 4) ресурсами, необходимыми для того, чтобы внести изменения, требующиеся для преодоления возникающих затруднений;5) согласием ЛПР на проведение в необходимых случаях таких испытаний и в дальнейшем.

48. Средства сглаживания в стат расчетах

Скользящие средние. Они используются для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. три типа

Простые скользящие средние. Каждая из точек кривой представляет собой среднее значение ряда величин за период, например, цену за определенный период - несколько предыдущих дней.

Взвешенные скользящие средние Этот тип отличается от предыдущего тем, что каждой из цен рассматриваемого промежутка придается вес, увеличивающийся ближе к текущему шагу (дню).

На практике скользящие средние чаще всего используются для сглаживания статистических динамических рядов. Чем более задан параметр сглаживания, тем с большим отставанием и с большими погрешностями выполняется сглаживание.

Экспоненциальное сглаживание. Этот вид прогнозирования рекомендуется использовать, когда показатели берутся за короткий период времени. С другой стороны это по существу метод скользящих средних, но в силу специфики расчетов называют еще экспоненциально сглаженными. Как и в случае средних эти скользящие являются взвешенными, т.е. недавней цене придается большее значение. Отличительной особенностью метода является то, что он включает в себя все цены предыдущего периода, а не только того интервала, который задан при установке периода. Предназначается для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. Формула выглядит так: Yt=(1-a)*Yt-1+a*yt

Здесь Y t – значение прогнозируемого показателя в точке t;

Yt -1– значение прогнозируемого показателя в точке t-1;

yt - фактическое значение показателя в точке t;

a - фактор затухания - константа (коэффициент) сглаживания;