Понятие статистического эксперимента

Когда в контексте данного пособия говорится об эксперименте, то речь идет об оценке эффективности системы с помощью имитационного моделирования, которое представляет собой наблюдение поведения модели системы под влиянием входных воздействий. При этом часть из них (а может быть, и все) носят случайный характер. В результате такого наблюдения исследователь получает набор экспериментальных данных, на основе которых могут быть оценены характеристики системы.

Очевидно, что аналитические модели для проведения имитационного эксперимента не годятся, и здесь нужна специальная «имитационная» модель.

Имитационная модель – это формальное (т.е. выполненное на некотором формальном языке) описание логики функционирования исследуемой системы и взаимодействия отдельных ее элементов во времени, учитывающее наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе, и обеспечивающие проведение статистических экспериментов.

Остановимся более подробно на понятии «статистический эксперимент».

В его основе лежит метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Суть его состоит в том, что результат испытания ставится в зависимость от значения некоторой случайной величины, распределенной по заданному закону. Поэтому результат каждого отдельного испытания также носит случайный характер.

Проведя серию испытаний, получают множество частных значений наблюдаемой характеристики (т.е. выборку). Полученные статистические данные обрабатываются и представляются в виде соответствующих численных оценок интересующих исследователя величин (характеристик системы).

Теоретической основой метода статистических испытаний являются предельные теоремы теории вероятностей (теорема Чебышева, теорема Пуассона, теорема Бернулли). Принципиальное значение предельных теорем состоит в том, что они гарантируют высокое качество статистических оценок при весьма большом числе испытаний.

Важно отметить, что метод статистических испытаний применим для исследования как стохастических, так и детерминированных систем.

Еще одной важной особенностью данного метода является то, что его реализация практически невозможна без использования компьютера.

Таким образом, статистический эксперимент является основой для оценки характеристик системы при имитационном моделировании. Он представляет собой наблюдение за поведением системы в течение некоторого промежутка времени.

Эксперимент, проводимый с помощью аналитической модели, по существу ничем не отличается от традиционной для математики процедуры вычислений: для конкретных параметров модели рассчитывается соответствующий им показатель эффективности.

Дата добавления: 2014-12-27