Cтраница 2
Математико-статистические методы изучения связей, называемые иначе стохастическим моделированием, являются в определенной степени дополнением и углублением детерминированного анализа. [16]
Перечисленные недостатки детерминированного подхода преодолеваются при стохастическом моделировании хозяйственной деятельности. [17]
Вопросам теории вероятностей, математической статистики и стохастического моделирования уделяется около 450 часов в отдельном курсе. Кроме того, специальный курс посвящен подготовке инженеров в области теоретической и инженерной трактовки надежности. По этой специальности выполняется квалификационная работа. На специальную подготовку после 4-летнего основного курса отводится до 1 5 лет. [18]
В томе 3 отражены современные достижения в области стохастического моделирования и рассмотрены многочисленные проблемы оптимизации управляющих решений применительно к процессам, явлениям и состояниям, характеризуемым параметрами, подчиняющимися законам теории вероятностей. [19]
Для решения перечисленных задач применяются такие математи-ко-статистические методы стохастического моделирования, как группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, таксономический метод, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ. [20]
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов: оценка связи и корреляции между показателями; оценка статистической значимости связей; регрессионный анализ; выявление параметров периодических колебаний экономических показателей; группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ; современный факторный ( компонентный) анализ; трансформационный анализ. [21]
Итак, несмотря на то что математическое программирование и стохастическое моделирование имеют широкий диапазон применения, при рассмотрении многих важных задач организационного управления возникает необходимость обращаться к совершенно иным методам анализа. [22]
Описанный подход при определении порога перколяции является примером метода стохастического моделирования, в частности Монте-Карло моделирования. Такое моделирование, как подсказывает название метода, сложным образом связано со случайными числами. В задаче о перколяции случайные числа используются непосредственно, поэтому такое моделирование называется прямым моделированием Монте-Карло. [23]
В последнее время все более широкое распространение приобретает использование методов стохастического моделирования для целенаправленного отыскания правил, по которым возникает порядок в сложных динамических системах социально-экономической природы. [24]
К рассмотренной в данном параграфе задаче можно подойти с позиции стохастического моделирования процессов [109, 138] в случае, если известны статистические характеристики процессов. К сожалению, они чаще всего бывают неизвестны. [25]
Шематович и др., 1982) Шематович В. И., Пярнпуу А. А., Змиевская Г. И. Стохастическое моделирование однородно расширяющихся разреженных газов / / ДАН СССР. [26]
В этой связи можно заметить, что даже с формальных позиций стохастического моделирования сделанный вывод некорректен. Даган [16], если масштаб неоднородности неограниченно возрастает от одного уровня к другому, то не выполняется основополагающая предпосылка эргодичности ( разд. В этой ситуации коэффициент микродисперсии оказывается сильно зависящим от начального размера ореола, и уже одно это делает невозможным универсальный закон для дисперсивности. [27]
Развитые способы анализа статистической чувствительности систем с переменной структурой положены в основу стохастического моделирования соответствующих уравнений чувствительности. [28]
Имитационные модели для управляющего проектом объединяют преимущества эвристических методов принятия решений и метода стохастического моделирования. Процедуры управления и контроля были добавлены к моделям в виде моделируемых факторов. Имитационные модели будут развиваться при управлении проектами XXI века, поскольку они позволяют работать с такими аспектами проекта, которые не рассматривают в традиционных моделях. [29]
Бондарева, Змиевская, 2001) Бондарева А.Л., Змиевская Г.И. Исследование изменения свойств никеля при блистеринге методом стохастического моделирования / / Прикл. [30]