|
62 значения. Кроме того, при выборе конкретной формы кривой распределения, при наличии результатов прогнозирования значений определенного параметра управляемой системы в будущих периодах или состоятельных экспертных оценок (что, как мы уже отмечали, более вероятно для реальных оптимизационных моделей в условиях КБР), представление его в виде случайной величины повышает объективность в целом. При задании вероятности аналитическим способом решающим является выбор закона распределения случайной величины. На выбор закона распределения в наиболее значимой степени влияют: физическая или экономическая природа анализируемого показателя (какие значения он может принимать, является ли он дискретным или непрерывным). Например, для физических факторов, среднее время разработки проекта является непрерывным показателем, а характеристики собственного парка строительных машин и механизмов — дискретным, для экономических рентабельность основного производства непрерывный показатель, постоянные издержки дискретный; набор факторов, влияющих на значения, принимаемые показателем (множество без доминирования какого-либо фактора; множество с доминированием какого-либо фактора (факторов)). Доминирование какого-либо фактора (факторов) выражается, в частности через смещение ожидаемого значения исследуемого показателя в сторону одной из границ его доверительного интервала, а также через значение асимметрии и эксцесса эмпирического распределения (выборки), далекие от нормы. На основе изложенного можно предложить следующую таблицу рекомендуемых вариантов выбора закона распределения случайной величины в зависимости от вышеуказанных факторов (таб. 1.121). Таблица 1.12. |
закона распределения случайной величины. Его достоинством является абсолютная формализация и упорядоченность вероятностей определенных значений случайной величины в зависимости от двух основополагающих факторов, учитываемых при моделировании неопределенности: рассеяния возможных значений случайной величины от ее ожидаемого значения и удаления определенного значения случайной величины от ожидаемого значения. Кроме того, при выборе конкретной формы кривой распределения, при наличии результатов прогнозирования значений определенного параметра управляемой системы в будущих периодах или состоятельных экспертных оценок (что, как мы уже отмечали, более вероятно для реальных оптимизационных моделей в условиях КБР), представление его в виде случайной величины повышает объективность в целом. При задании вероятности аналитическим способом решающим является выбор закона распределения случайной величины. На выбор закона распределения в наиболее значимой степени влияют: физическая или экономическая природа анализируемого показателя (какие значения он может принимать, является ли он дискретным или непрерывным). Например, для физических факторов, среднее время разработки проекта является непрерывным показателем, а характеристики собственного парка строительных машин и механизмов дискретным, для экономических рентабельность основного производства непрерывный показатель, постоянные издержки дискретный; набор факторов, влияющих на значения, принимаемые показателем (множество без доминирования какого-либо фактора; множество с доминированием какого-либо фактора (факторов)). Доминирование какого-либо фактора (факторов) выражается, в частности через смещение ожидаемого значения исследуемого показателя в сторону одной из границ его доверительного интервала, а также через значение 96 асимметрии и эксцесса эмпирического распределения (выборки), далекие от нормы. На основе изложенного можно предложить следующую таблицу рекомендуемых вариантов выбора закона распределения случайной величины в зависимости от вышеуказанных факторов (таб. 2.17). Определение показателей закона распределения должно происходить, исходя из данных, полученных в ходе прогнозирования значений анализируемого показателя в будущих периодах и построения доверительного интервала прогноза. Таблица 2.17 Варианты выбора закона распределения в зависимости от сочетания 'акторов Множество без Множество с доминирования доминированием какогоHI да 7 : ' г;' какого-либо фактора либо фактора (факторов) Дискретизированное нормальное распределение Дискретный, область определения неограниченна (объем заказов поставщикам стройматериалов в будущем периоде) Дискретизированое распределение ГрамаШарлье использовать равномерное распределение вида 12Э Отметим, что для случаев, в которых информация о влиянии факторов на вариацию исследуемого показателя отсутствует полностью, можно использовать равномерное распределение вида [25]: 97 '' •' !' |