|
Повний порядок встановлення напряму СЧНЗМи не врахували що значний рівень погрішності (значення нормованої середньоквадратичної погрішності, скажімо, більше 0,9) при моделюванні в парі змінних дозволяє трактувати пару, яка аналізується, як не зв'язану і повинні ігнорувати зв'язок між ними. Якщо ж різниця між оцінками точності (чутливість процедури) отриманих моделей буде незначна (введемо поріг ), то зв'язок між змінними, як правило, двонаправлений, що може означати в тому числі і їх взаємозалежність через треті змінні. Ці міркування приводять до детальнішої методології встановлення ЧН зв’язку. Для формалізації прийняття рішень про напрям ЧНЗ з урахуванням вище вказаних обставин доцільно ввести деякі характерні параметри- та . Нехай в процедурі порівняння конкуруючих моделей змінних та (моделі та ) похибка моделі по змінній позначена ,похибка моделі по змінній позначена - Тут під розуміємо НВСКП (або доля непоясненої дисперсії) як правило на тестовій вибірці даних Тоді назвем індикативною похибкою, що вказує індексом напрям зв’язку між змінними:
Порогом індикативної похибки () назвем гранично найбільшезначення індикативної похибки , при якому допускається процедура порівняння конкурурующих моделей. Тобто, при похибці , відповідна модель не може бути застосована для висновку про напрям звязку. Очевидно, чим нижче індикативна похибка , тим більше довіри результату порівняння конкурирующих моделей. Показником надійності прийняття рішень про чинність в парі змінних та назвем модуль різниці похибок конкурирующих моделей: = . Мінімальне значення показнику надійності, при якому приймається рішення про орєінтований звязок назвем порогом показника надійності і позначимо ().
1. - множині змінних, «надійно» направлених в сторону , тобто. , якщо , , 2. - множині змінних, «надійно» направлених від , тобто , якщо , , 3. - множині змінних двустороннього звязку з , тобто , якщо та (склад цієї множини уточнюємо в подальшому) 4. - множині змінних «надійно» не зв’язаних з , якщо та 5. - множині змінних, для яких не вдалося вирішити питання про приналежність (Indefinit), нідо до однієї з множин, визначених вище, якщо та
Скористаємося отриманою інформацією для визначення структури зв'язків у системі. Очевидно, що для моделювання будь-якої змінної з , ,..., необхідно використовувати всі ті змінні, які при аналізі виявилися спрямовані, як (якщо такі маємо), тобто змінні з множин , т . Якщо множини , пусті, то - множині єкзогенных змінних даної системи. Таким чином, моделюванню підлягають всі змінні зі списку , ,..., , за виключенням множини . Зазначений порядок формування списку змінних на вході алгоритму моделювання відповідатиме «жорсткій» фільтрації (максимальному скороченню списку змінних). Використання на вході алгоритму моделювання крім множин , ще множин та/чи відповідає різним варіантам «м'якої» фільтрації. Навпаки, з ниження вимог по надійності в процедурі порівняння призведе до виключення змінних з множин , , та включення їх до множин и . Таким чином, не оптимальність порогів приведе не до помилок у визначенні напрямку зв'язків, а до можливого неповного їх урахування.
Серед розглянутих варіантів, як окремий випадок причинно-наслідкового зв'язку, виділяється випадок 3 – множина «одномоментного» двостороннього зв'язку . Він відповідає чинно-наслідковій взаємодії , , на інтервалі часу, меншому, ніж інтервал дискретності даних - , а в граничному, неперервному випадку, відповідає диференціальному зв'язку змінних на . Виключивши (тимчасово) з розгляду цей окремий випадок, результати дослідження для випадку жорсткої фільтрації можливо уявити квадратною матрицею «М» ЧНЗ, де 1 - відповідає наявності зв'язку на вході відповідної змінної, 0 - її відсутності, а незаповнені елементи - невизначеності ситуації з визначенням зв'язку.. Матриця ЧНЗ М
Механізм побудови графу ЧНЗ той же що раніше. У моделях , використані загальні для обох моделей оптимальної складності, значеннях параметрів и . І якщо значення параметра (кількість запізнювань) може бути вибрано з умови врахування наявної мінімальної частоти з не нулевою амплитудою в даних (частота тренда) чи на основі розрахунку корреляційної розмірності, то з параметром - упередженням, зв’язано певне ускладнення аналізу чинності процесів. Якщо ми розрахуємо конкуруючі моделі прогнозу для різних упереджень то можемо побудувати і відповідні матриці Мs ЧНЗ для різих При припущенні що матриці Мs для різних однакові то співвідношення (типу < >) між похибками и конкуруючих моделей при різних s не змінюються тобто графік залежності похибок конкуруючих моделей и від величини упередження буде мати вигляд як на рис. 8, що відповідає напрямку ;
Узагальному випадку при різних матрицях Мs можемо мати варианты рис. 4 и 5
та інш. Варіанти на рис. 4,5 відображають більш складну взаємодію змінних , , на різних частотах, ніж на рис.3. Дійсно, амплітуди різних частот при різних фазах сигналу різні, тому вносять різну частку в загальний результат при сумуванні. Як наслідок, різні частоти по різному впливають на підсумкове значення моделі і, відповідно, її помилки при різних упередженнях. Тому доцільно отримувати не одну, а ряд матриць ЧНЗ, що відображають результат взаємодії змінних на кожному упередженні. Такий підхід дозволяє бачити що на коротких s можемо мати один напрям взаємодії, при великих s значеннях знак взаємодії може змінюватися. Приклад – з економіки України - х1 – доходи насел х2 – об’їм виробництва. Казалось бы а не тут то было При s=1, -имели при s=2 прибл то есть двунаправл свіязь и только при s=3и болем получаем - причина бешеная инфляция и болем чем 2 мес -цикл производства на екпорт За такої матриці можна судити: про наявність екзогенних змінних в системі для всіх s, про що залишилися не визначеними відносинами в парах змінних, про сумарні взаємодіі змінних та впливи. Тепер розберемося з множиноюу випадку 3 класифікації результатів порівняння конкуруючих моделей. З малюнків 4 і 5 видно, що даний варіант (рівності похибок) може існувати не як стійкий двостороній звязок а, як перехід знака впливу на протилежний. Тому необхідно, як правило, врахувати дану множину, як підмножину в класі і зберегтиумножині тільки ті змінні, для яких умова , , (тобто умова нерозрізнюваності в сенсі порогу ), зберігається для кількох s поспіль. Наявність такої особливості в результатах може свідчити про існування стійкоого диференціального зв'язку в системі, що слід врахувати в специфіці синтезу відповідних моделей процесу. Вимоги надійності прийняття рішення про направлення зв'язку однозначно зрушують поріг у бік збільшення, а поріг в бік зменшення. З іншого боку, наявність значного числа змінних умножині свідчить про можливість зменшення порога , - в ідеалі воно має бути порожнім. Крім того, доцільно зменшувати поріг пропорційно величині предполагаемой кількості факторів у повній залежності, де беруть участь досліджувані змінні. Проте збільшення рівня шумів в даних робить доцільним відносне збільшення рівня обох порогів и . Як бачимо, рекомендації багато в чому суперечливі, тому оптимальний вибір прогів и .є не тривіальною оптимізіційною задачою. Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)... Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом... ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между... Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|