A constructive approach to evaluating the statistical stability of models for complex systems
The problems of qualimetric assessment of polymodel complexes based on semi-Markov models are considered. A constructive approach and applied foundations for the development of a new branch of qualimetry, modelometry, are proposed. When analyzing the statistical stability of the distribution functions of the system's residence time in selected states, the Kolmogorov-Smirnov criterion was proposed, which made it possible to compare sample data based on the distance between these distribution functions. Evaluating their properties allows you to make decisions with minimal risk of errors of the 1st and 2nd kind. Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
Keywords
qualimetry,
statistical stability,
adequacy of the model,
complex technical system,
probability of transitionAuthors
| Doronina Yulia V. | Sevastopol State University | YVDoronina@sevsu.ru |
| Skatkov Alexander V. | Institute of Natural and Technical Systems | vm1945@yandex.ru |
Всего: 2
References
ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения (с Изменением № 1). М. : Стандартинформ, 2009. 22 с.
Звягин Л. С. Мягкие имитационные модели региональных экономических систем // Мягкие измерения и вычисления. 2018. № 10. С. 41-46.
Микони С.В., Соколов Б.В. Юсупов Р.М. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов. М. : РАН, 2018. 314 с.
Микони С.В. Улучшение познавательной функции понятий технической диагностики с применением системного подхода и собственных свойств модели // Онтология проектирования. 2020. Т. 10, № 2 (36). С. 163-175.
Gorban I.I. The Statistical Stability Phenomenon. Springer, 2017. 361 p. doi: 10.1007/978-3-319-43585-5.
Ростовцев Ю.Г., Юсупов Р.М. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования // Известия ву зов. Приборостроение. 1991. № 7. С. 7-14.
Okhtilev M.Yu., Gnidenko A.S., Alferov V.V., Salukhov V.I., Nazarov D.I. Methods and Algorithms of Integrated Modeling of Complex Technical Objects in Dynamically Changing Conditions // Proc. of the International Scientific Conference ММЕТ NW. 2018. P. 282-284.
Тутубалин В.Н., Барабашева Ю.М., Девяткова Г.Н., Угер Е.Г. Принципы проверки статистической корректности обработки результатов классического эксперимента Кавендиша // Машиностроение и компьютерные технологии. 2016. № 4. С. 170-193.
Советов Б. Я. и др. Имитационное моделирование систем. Петродворец: ВУНЦ ВМФ. 2010.
Доронина Ю.В., Скатков А.В. Анализ статистической устойчивости стационарных марковских моделей // Труды СПИИРАН. 2019. № 5 (18). С. 1119-1148.
Королюк В.С., Турбин А.Ф. Полумарковские процессы и их приложения. Киев : Наукова думка, 1976. 184 с.
Вагнер В., Ермаков С. М. Стохастическая устойчивость и параллелизм метода Монте-Карло // Доклады Академии наук. 2001. Т. 379, № 4. С. 439-441.
Доронина Ю.В., Скатков А.В. Особенности квалиметрического анализа полимодельных комплексов с переменной топологией при исследовании сложных технических систем // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 56. C. 49-58. doi: 10.17223/19988605/56/6.
Орлов А.И. Непараметрические критерии согласия Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат и ошибки при их применении // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 97. С. 31-45.
