Совершенствование методов оценивания статистических показателей в системах мониторинга промышленных зон городских территорий

• Автор: Вершинин, Виталий Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Владимир
• Количество страниц: 153 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

1.1. Аппроксимация регрессионных зависимостей.

1.2. Аппроксимация статистических функций.

1.3. Критерии выбора оптимальных аппроксимирующих функций .

1.4. Выводы по главе

ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ И ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.
2.1. Параметрическая аппроксимация функции плотности вероятности и интенсивности с построением доверительных интервалов

2.2. Параметрическая аппроксимация функции интенсивности

2.3. Выравнивание объемов выборок локальных оценок
2.4. Исследование влияния коррелированности данных на результат аппроксимации регрессионных зависимостей
2.5 Определение интегральных показателей по результатам аппроксимации функции интенсивности.
2.6. Выводы по главе
ГЛАВА 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ АПРОКСИМАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ
3.1. Сравнительный анализ точности параметрического оценивании функций интенсивности
3.2. Сопоставление точности вычислении средней ожидаемой продолжительности жизни
3.3. Сравнительный анализ точности оценивания статистических функций
3.4. Сравнительный анализ точности методов непараметрического оценивания функции интенсивносзи.
3.5. Выводы по главе.
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НА РЕАЛЬНЫХ ДАННЫХ.
4.1. Разработка прикладной программной системы на основе рассматриваемых методов
4.2. Анализ показателей качества производства листового стекла на ОАО Борский стекольный завод.
4.3. Анализ показателей здоровья населения.
4.4. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


В этом направлении в существующих методах анализа риска имеются еще не решенные задачи, связанные с оптимизацией выбора параметров алгоритмов построения моделей на различных этапах. Цель диссертационной работы - развитие и совершенствование методов оценивания статистических показателей в системах мониторинга промышленных зон городских территорий. Снизить вычислительные затраты алгоритмов аппроксимации зависимостей, определяемых отношением функций плотности, без потери точности. Разработать методику определения интегральных показателей риска по результатам аппроксимации. Разработать методику параметрического оценивания моделей зависимостей, определяемых отношением функций плотности вероятности. Выполнить сравнительный анализ точности аппроксимации функции риска различными методами. Выполнить экспериментальные исследования показателей риска реальных промышленных и социальных объектов по фактическим данным. Разработать алгоритмическое и программное обеспечение оптимизированной аппроксимации статистических показателей. Диссертационная работа состоит из 4 глав, введения и заключения. В конце приведены приложения о практическом внедрении основных положений, излагаемых в работе. Первая глава посвящена обзору известных методов обработки статистической информации. Рассматривается общая постановка задачи построения аппроксимирующих функций. Вторая глава посвящена развитию и совершенствованию метода аппроксимации логарифма плотности вероятности по локальным оценкам взятого за основу в диссертационной работе. Третья глава посвящена сравнительному анализу точности оценок показателей риска, полученных с использованием различных методов, встречающихся в литературе. Четвертая глава посвящена решению прикладных задач связанных с исследованиями в реальных промышленных и технических системах, с использованием методов, изложенных в перовой главе, с учетом предлагаемых усовершенствований и изменений, рассматриваемых во второй главе. Диссертация изложена на 6 страницах рукописного материала. В конце приведен список использованной литературы, состоящий из источников и 5 приложений. ГЛАВА 1. Развитие теоретических и экспериментальных наук характеризуется непрерывным возрастанием полноты и строгости учета факторов, включаемых в модель исследуемого объекта. Многие достижения физики, радиотехники, биологии, медицины, кибернетики, социологии, измерительной техники, геофизики и других наук, связанных с обработкой экепери-ментальных данных основаны на применении различных методов. Возросли гребования к качеству и точности разрабатываемых моделей объектов при обработке экспериментальных данных. При этом объект моделирования может содержать элементы, не поддающиеся формализации, обладать стохастическими свойствами или подвергаться влиянию случайных внешних воздействий. Поэтому можно оценить коэффициенты и рассчитать движение планет, но не удается предсказать объем производства и оценить его влияние на окружающую среду болсс чем на 5-7, суток с приемлемым качеством. Главной причиной необходимости получения новых статистических методов и развития уже существующих, является расхождение между моделью, которая базируется на имеющихся методах, и наблюдаемой реальной ситуацией. Значительная часть результатов математической статистики основана на предположении о том, что информации, имеющейся у по-гребителя, достаточно для представления участвующих в задаче распределений в виде некоторых функций с конечным числом параметров. Однако в действительности это предположение часто оказывается нереальным или же оценить степень влияния факторов, вошедших в модель, на интересующий исследователя показатель не удается в силу ограничений связанных с точностью, предоставляемой моделью. Под анализом экспериментальных данных будем понимать различные алгоритмы, методы и способы построения математических моделей, описывающих опытные данные. Применение на практике различных методов анализа эмпирических данных и попытка построить закономерность, описывающую их, в предположении, что такая зависимость существует и, есть задача регрессионного анализа [,,].