Структурный анализ. Формализованное описание. Построение модели. Проведение эксперимента

Структурный анализ процесса. Осуществляется формализация структуры сложного процесса путём декомпозиции которые выполняют определённые функции и имеют взаимно функциональные связи согласно легенде разработанной рабочей экспертной группой. Каждый из этих подпроцессов может разлагаться в свою очередь на внутренние подпроцессы образуя иерархию имеющую многослойную структуру, результатом является формализованное изображение ИМ в графическом виде. Особенно структурный анализ эффективен для моделирования экономических процессов, где многие составляющие подпроцессы не имеют под собой физической основы, протекают виртуально поскольку оперируют информацией, деньгами и логикой их обработки. Формализованное описание модели Графическое изображение ИМ, функций, каждого подпроцесса, условий взаимодействия всех подпроцессов и особенности поведения моделируемого процесса должны быть описаны на специальном языке для последующей трансляции. Существуют следующие способы: описание вручную на языке типа GPSS, Pilgrim, или Visual Basic; автоматизированное описание с помощью компьютерного графического конструктора во время проведения структурного анализа, т. е. С незначительными затратами на программирование. Построение модели.Это трансляция и редактирование связей (сборка модели), верификация (калибровка) параметров: в режиме интерпретации (GPSS, SLAM-2, ReThink,) в режиме компиляции (Pilgrim)

Режим интерпретации проще в реализации. Специальная программа – интерпретатор на основании формализованного описания модели запускает все имитационные подпрограммы. Неудобство – невозможность передачи модели без системы моделирования. Использование режима компиляции приводит к получению модели в виде независимого программного продукта. Верификация параметров модели выполняется в соответствии с легендой, на основании которой построена модель, с помощью специальных тестовых примеров. Проведение эксперимента. Для оптимизации определённых параметров реального процесса производится сначала планирование эксперимента и прогонов, затем сам машинный эксперимент, анализ результатов, интерпретация, реализация и документирование.

 

Понятие и сущность корреляционного анализа

Раздел математической статистики, посвященный изучению взаимосвязей между случайными величинами, называется корреляционным анализом. Основная задача корреляционного анализа это установление характера и тесноты связи между зависимыми и независимыми показателями признаками в данном явлении или процессе. Корреляционную связь можно обнаружить только при массовом сопоставлении фактов. Характер связи между показателями определяется по корреляционному полю. Если y зависимый признак, а x независимый, то, отметив каждый случай x (i) с координатами x i и y i, получим корреляционное поле. По расположению точек можно судить о характере связи. Теснота связи определяется с помощью коэффициента корреляции, который рассчитывается специальным образом и лежит в интервалах от минус единицы до плюс единицы. Если значение коэффициента корреляции лежит в интервале от 1 до 0,9 по модулю, то отмечается очень сильная корреляционная зависимость. В случае, если значение коэффициента корреляции лежит в интервале от 0,9 до 0,6, то говорят, что имеет место слабая корреляционная зависимость. Наконец, если значение коэффициента корреляции находится в интервале от - 0,6 до 0,6, то говорят об очень слабой корреляционной зависимости или полном ее отсутствии.

Таким образом, корреляционный анализ применяется для нахождения характера и тесноты связи между случайными величинами.