Глава 3 построение моделей систем 53
3.1.Понятие модели системы 53
3.2.Способы описания систем Модель черного ящика 54
3.3.Анализ и синтез - методы исследования систем 60
Глава 4 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ - МЕТОД ПРОВЕДЕНИЯ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ 67
Глава 5 75
ТЕОРИЯ ПОДОБИЯ - МЕТОДОЛОГИЯ ОБОСНОВАНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ 75
[р,:і=ша'[лр'[м]\ 80
[c]=[Mf[Lfm\ 80
7С, = : : 81
7С, = 81
р. 85
шр = J Ч(к^к 85
°р = J K2Zp(K)^K-Wp2, 85
ZprCO= JJ /, (*,)/2 (f2Vfc1A1 = 86
Глава 6 92
ЭКСПЕРИМЕНТ - СРЕДСТВО ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ 92
Глава 7 110
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ 110
1Lt, 128
Ь, = (в, Ґ 138
мм>.го>=П[ j*-JШГ 152
^,B)= ртам, 170
J p*~m+I(l-p)mdp 175
J pk-m(l-p)mdp 175
т{т'у>’шга«~кг‘щцтг- 210
241
AJ 241
=0=8= - A 280
8^==8 •■• ^8 - *8= •■ 284
J pk-m(l-p)mdp
Ph
Вычисление интегралов, входящих в (8.8) и (8.9), после подстановки численных значений к и т не вызывает особых затруднений.
Излагаемые до настоящего момента байесовские процедуры касались исследования методов совместного учета информации, полученной в результате текущих и априорных наблюдений. Попытаемся сформулировать некоторые способы формирования соответствующих плотностей, входящих в формулу Байеса. Отметим, что более правильно для величин, входящих в формулу Байеса, применять термин «обобщенная вероятностная плотность». Это понятие включает в себя как понятие плотности распределения вероятностей, используемое в записи (8.4), так и понятие функции вероятностей, используемое при формулировке теоремы Байеса для дискретных случайных событий (8.3) [41]. Естественно, что наиболее общие и интересные задачи оценивания связаны с применением теоремы Байеса для непрерывных случайных величин.
,в которой концентрируется текущая информация. Пусть на этапе текущих исследований зафиксирована выборка T1, T2,..., Tk, где Т. - независимые случайные величины. Каждая величина Tt распределена согласно некоторой плотности/(0, t). В этом случае совместная плотность распределения величин {0; T1, T2,..., Тк} будет выражаться следующим образом [39]:
/(0:71,...,7;)=П/(0,О.
M
Данное выражение называется функцией правдоподобия (см. гл.7).
- Введение
- Глава I определениясистемного анализа
- Системность - общее свойство материи
- Определения системного анализа
- Понятие сложной системы
- Характеристика задач системного анализа
- Особенности задач системного анализа
- Глава 2 характеристика этапов системного анализа
- Процедуры системного анализа
- Анализ структуры системы
- Построение моделей систем
- Исследование ресурсных возможностей
- Определение целей системного анализа
- Формирование критериев
- Генерирование альтернатив
- Реализация выбора и принятия решений
- Внедрение результатов анализа
- Глава 3 построение моделей систем
- Понятие модели системы
- Агрегирование - метод обобщения моделей
- Глава 4 имитационное моделирование - метод проведения системных исследований
- Сущность имитационного моделирования
- Композиция дискретных систем
- Содержательное описание сложной системы
- Глава 5 теория подобия - методология обоснования применения моделей
- Модели и виды подобия
- Основные понятия физического подобия
- Элементы статистической теории подобия
- Глава 6 эксперимент - средство построения модели
- Характеристика эксперимента
- Обработка экспериментальных данных
- Глава 7 параметрические методы обработки экспериментальной информации
- 7.1. Оценивание показателей систем и определениеихточности
- 7.2. Использование метода максимального правдоподобия для оценивания параметров законов распределения
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 7.5. Примеры оценки показателей законов распределения
- Глава 8
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Формулировка теоремы Байеса для событий
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- 8.3. Вычисление апостериорной плотности при последовательном накоплении информации
- Достаточные статистики
- Сопряженные распределения
- 8.9. Оценивание параметров семейства гамма-распределений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 9
- Общие замечания
- Ядерная оценка плотности
- Глава 10
- Задача линейного программирования
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Метод искусственных переменных
- Дискретное программирование
- Нелинейное программирование
- Глава 11 системный анализ и модели теории массового обслуживания
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Замкнутые системы с ожиданием
- 11.5. Пример расчета надежности системы с ограниченным количеством запасных элементов
- Глава 12 численные методы в системном анализе
- Метод последовательных приближений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53
- Глава 13 выбор или принятие решений
- Глава I определения системного анализа 7
- Глава 2 33
- Глава 3 построение моделей систем 53