Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Виды статистических и эконометрических моделей

Читайте также:
  1. Алгоритм проверки статистических гипотез
  2. Анализ возможностей корректной реализации канонических моделей управления доступом в ОС с использованием дискреционного механизма.
  3. Анализ сетевых моделей
  4. Виды моделей
  5. Виды статистических наблюдений
  6. И моделей в системах массового обслуживания
  7. ИиКТ в реализации информационных и информационно-деятельностных моделей в обучении
  8. Истинность моделей
  9. Класифікація моделей
  10. Класифікація моделей і задач прийняття рішень
  11. Лекция 3. Сводка и группировка статистических данных

Алгоритмы компьютерного моделирования

v Метод конечных элементов

v Метод конечных разностей

v Метод контрольных объёмов

v Метод подвижных клеточных автоматов

v Метод классической молекулярной динамики

v Метод дискретного элемента

v Метод компонентных цепей

v Метод узловых потенциалов

v Метод переменных состояния


 

Статистическое и эконометрическое моделирование — исследование объектов познания на их статистических моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов, процессов или явлений (например: экономических процессов в эконометрике) с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений или показателей, интересующих исследователя.

Оценка параметров таких моделей производится с помощью статистическиx методов. Например: метод максимального правдоподобия, метод наименьших квадратов, метод моментов.

Примером регрессионной эконометрической модели может послужить функция потребления Кейнса:

Y = b1 + b2×X + u,

где Y — расходы, X — доход, b1 и b2 — параметры уравнения, u — стохастическая ошибка.

v Линейная регрессия (OLS)

v Регрессии на бинальные переменные

v Авторегрессионная модель

v Система одновременных уравнений (SEM)

v Модель линейной вероятности (LPM)

v Логит модель (Logit)

v Пробит модель (Probit) и др.


 

Физическое моделирование — метод экспериментального изучения различных физических явлений, основанный на их физическом подобии. Метод применяется при следующих условиях:

v Исчерпывающе точного математического описания явления на данном уровне развития науки не существует, или такое описание слишком громоздко и требует для расчётов большого объёма исходных данных, получение которых затруднительно.

v Воспроизведение исследуемого физического явления в целях эксперимента в реальных масштабах невозможно, нежелательно или слишком дорогостояще (например, цунами).

Метод состоит в создании лабораторной физической модели явления в уменьшенных масштабах, и проведении экспериментов на этой модели. Выводы и данные, полученные в этих экспериментах, распространяются затем на явление в реальных масштабах.

Метод может дать надёжные результаты, лишь в случае соблюдения физического подобия реального явления и модели. Подобие достигается за счёт равенства для модели и реального явления значений критериев подобия — безразмерных чисел, зависящих от физических (в том числе геометрических) параметров, характеризующих явление. Экспериментальные данные, полученные методом физического моделирования распространяются на реальное явление также с учётом критериев подобия.



В широком смысле, любой лабораторный физический эксперимент является моделированием, поскольку в эксперименте наблюдается конкретный случай явления в частных условиях, а требуется получить общие закономерности для всего класса подобных явлений в широком диапазоне условий. Искусство экспериментатора заключается в достижении физического подобия между явлением, наблюдаемым в лабораторных условиях и всем классом изучаемых явлений.

Некоторые примеры применения метода физического моделирования:

v Исследование течений газов и обтекания летательных аппаратов, автомобилей, и т.п. в аэродинамических трубах.

v Гидродинамические исследования на уменьшенных моделях кораблей, гидротехнических сооружений и т. п.

v Исследование сейсмоустойчивости зданий и сооружений на макетах.

v Изучение устойчивости сложных конструкций, под воздействием сложных силовых нагрузок.

v Измерение тепловых потоков и рассеивания тепла в устройствах и системах, работающих в условиях больших тепловых нагрузок.

v Изучение стихийных явлений и их последствий.


 

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
| Виды статистических и эконометрических моделей

Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 917; Нарушение авторских прав?;


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Читайте также:



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2017) год. Не является автором материалов, а предоставляет студентам возможность бесплатного обучения и использования! Последнее добавление ip: 54.166.199.178
Генерация страницы за: 0.005 сек.