Моделді тексеру және шешімді бағалау

Моделдің нақты шындыққа адекваттығын тағайындау және моделдегі кемшіліктерді түзеу мақсатында моделге тексеру жүргізіледі. Аталған кемшіліктер қатарына жататындар:

1) Модель маңызсыз айнымалылырды қамтиды;

2) Модель кейбір маңызды айнымалыларды қамти алмайды;

3) Кейбір маңызды айнымалы мәндеріне дәлдігі жеткіліксіз баға жасалған;

4) Моделдің құрылымы жалған.

Аталған кемшіліктерді аңғаруға көбіне статистикалық әдістер қолданылады.

Көптеген операцияны зерттеу есептерінде таңдалған тиімділік критерийіне біреулерінің ықпалы айтарлықтай, ал екіншілерінікі – мейлінше мардымсыз айнымалылар жиі кездеседі. Операционист қыруар айнымалылар арасынан ең маңыздысын таңдап, айнымалылардың аз мөлшерін қамтитын, адекватты моделді құруға ұмтылғаны жөн. Айнымалының тиімділік критерийіне ықпалының дәрежесін анықтайтын статистикалық әдістер: корреляциялық талдам мен регрессиялық талдам, сондай-ақ дисперсия мен ковариация талдамдары.

Қайбір шамасының мәнін бағалау үшін негізінде  бағасы есептелінетін  өлшемдері жүргізіледі. Сұрыптау арқылы бағалаудың жалпы үш әдісі бар: Пирсонның моменттер әдісі, Фишердің максимум шындыққа жанасым әдісі және Байес әдісі.

Өзі жалған функционалдық тәуелділіктерді қамтығандықтан, моделіміз қанағаттанарлықсыз болуы да мүмкін. Қолдағы эмпирикалық мәліметтерге мағанасы сай келетін тиімді функцияны таңдаудың қандай да бір жүйелік әдісі жоқ. Таңдау, әдетте, айнымалылар арасындағы қатынастар немесе қайбір кесімдер арқылы жүргізіледі. Зерттеуші сан алуан функционалдық тәуелділіктен хабардар болған сайын оның таңдауы әлдене түседі. Функция таңдалғандағы айнымалыларды пайдаланып функцияның бақылау мәліметтерімен беттесуін тексере алмаймыз. Моделдің нақты жүйеге адекваттылығын бағалау гипотезаларды статистикалық тексеру әдісімен жүзеге асады. Сонымен қатар, шешімді оның параметрлерінің өзгеруіне, өлшеу қателіктеріне т.с.с. сезімталдықтарына талдау жасау арқылы да бағалау қажет.

«Baribar.kz-тің» Telegram-каналына жазыламыз!