Browsing by Author "Фернеза, О. Р."

Now showing 1 - 1 of 1

Refining expert based evaluation on the basis of a limited quantity of data
(Видавництво Львівської політехніки, 2019-09-26) Грицюк, Юрій Іванович; Фернеза, О. Р.; Hrytsiuk, Yu. I.; Ferneza, O. R.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Розроблено методику уточнених експертних оцінок параметра розподілу ймовірностей випадкової величини на підставі обмеженого обсягу статистичних даних. Це дало змогу виявити найбільш інформативний канал передачі даних (кваліфікованого експерта) і отримати його достовірну оцінку. Встановлено, що аналіз та оброблення даних здійснюють із залученням відомих методик з теорії ймовірностей та математичної статистики, де нагромаджено значний теоретичний і практичний досвід. Математичну модель, яка описує стан деякого об'єкта, процесу чи явища, подано у вигляді точкової оцінки параметра розподілу ймовірностей випадкової величини, значення якого отримують на підставі малої вибірки. Проаналізовано сучасні підходи до статистичного оцінювання випадкової величини, найпоширенішим з яких є Байєсовський підхід. Встановлено, що найбільш значущим моментом Байєсового оцінювання невідомого параметра є призначення певної функції апріорної щільності розподілу ймовірностей випадкової величини. Ця функція має відповідати наявній попередній інформації про форму апріорного розподілу ймовірностей цієї величини. Розглянуто традиційний підхід до виявлення найбільш інформативного каналу передачі даних про стан об'єкта, перебіг процесу чи явища і відсікання інших – менш достовірних. Це здійснюють за допомогою так званого механізму редукторів ступенів свободи. Його основний недолік полягає в тому, що у відсічених каналах зв'язку може існувати деяка корисна інформація, яка не бере участі в процесі вироблення узгодженого рішення. Тому потрібно вводити механізми дискримінаторів ступенів свободи. Вони дадуть змогу всім каналам передачі даних брати участь в процесі підготовки рішення з вагомістю, яка відповідає найбільшому ступеню їх інформативності в поточній ситуації. Наведено ілюстративний приклад застосування розглянутих методів усереднення даних, у якому відображено результати розрахунків за ітераціями з використанням механізмів реалізації як редукторів, так і дискримінаторів ступенів свободи. Ці механізми відображають особливості реалізації ітераційних алгоритмів, характерних як для методів математичної статистики, так і для методів синергетичної системи усереднення даних.