1. Модель терминінің анықтамасы және талдауы; Модель
Модель параметрлерін бағалау
жүктеу/скачать 1.02 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Модельдің сәйкестігін тексеру
- Нәтижелерді түсіндіру және болжау
- Ары қарай қосасынба өзін біл на всякий калдырып кетем если что оширип таста ато шпорынды тығы алмай қаласын)
| Модель параметрлерін бағалау: Параметрлерді бағалау статистикалық әдістерді қолдану
арқылы жүзеге асырылады. Бұл кезеңде дұрыс бағалау әдісін таңдау және алынған нәтижелерді түсіндіру маңызды. Модельдің сәйкестігін тексеру: Модель әртүрлі статистикалық сынақтар мен көрсеткіштерді (мысалы, R2 детерминация коэффициенті, Фишер сынағы, қалдықтардың қалыпты сынақтары және т.б.) пайдалана отырып, сәйкестікке тексеріледі. Нәтижелерді түсіндіру және болжау: Модель құрылып, оның сәйкестігін тексергеннен кейін нәтижелерді түсіндіру жүргізіледі. Модель негізінде шешімдер қабылдау үшін қолдануға болатын болжамдар мен қорытындылар жасалады. Химиялық-фармацевтикалық процестерде статистикалық модельдерді қолдану мысалдары Клиникалық сынақ деректерін талдау: статистикалық модельдер дәрілік заттардың клиникалық сынақ деректерін талдау үшін қолданылады. Олар препараттардың тиімділігі мен қауіпсіздігін бағалауға, сондай-ақ ықтимал жанама әсерлерді анықтауға мүмкіндік береді. Химиялық реакция кинетикасын модельдеу: химияда статистикалық модельдер реактивтер концентрациясы мен реакция өнімдерінің кездейсоқ өзгеруін ескере отырып, реакция кинетикасын сипаттауға көмектеседі. Технологиялық процестерді оңтайландыру: фармацевтикалық препараттарды өндіруде технологиялық процестерді оңтайландыру, өнім сапасын жақсарту және шығындарды азайту үшін статистикалық модельдерді қолдануға болады. Ары қарай қосасынба өзін біл на всякий калдырып кетем если что оширип таста ато шпорынды тығы алмай қаласын) Статистикалық модельдеуге мысал ретінде осы модельдеу әдісі көбінен қолданылатын Монте Карло әдісін келтіруге болады Монте-Карло әдісі-күрделі жүйелер мен процестерді модельдеу және талдау үшін кездейсоқ сандарды қолданатын сандық әдіс. Бұл әдіс аналитикалық шешімдерді алу қиын немесе мүмкін емес жүйелердің әртүрлі сипаттамаларын бағалау үшін қолданылады. Кездейсоқтық және статистика: Монте-Карло әдісі кездейсоқ процестерге еліктеу үшін кездейсоқ сандар генерациясын қолданады. Статистикалық модельдер ықтималдықтармен және кездейсоқ шамалармен жұмыс істейтіндіктен, Монте-Карло әдісі оларды талдаудың табиғи құралы болып табылады. Параметрлерді бағалау: статистикалық модельдерде көбінесе бақыланатын мәліметтер негізінде параметрлерді бағалау қажет. Монте-Карло әдісі мұндай бағалауды модельдің көптеген іске асыруларына еліктеу және олардың нәтижелерін талдау арқылы жүргізуге мүмкіндік береді. Гипотезаны тексеру: статистикалық талдауда гипотезаны тексеру көбінесе статистиканың таралуын алу үшін көптеген сынақтарды қажет етеді. Монте-Карло әдісі көптеген сынамаларды модельдеу арқылы осындай сынақтарға мүмкіндік береді. Белгісіздікті талдау: статистикалық модельдердің негізгі міндеттерінің бірі-жүйенің белгісіздігі мен параметрлердің өзгеруіне сезімталдығын талдау. Монте-Карло әдісі бірнеше рет модельдеу арқылы осы белгісіздікті анықтауға арналған құралдарды ұсынады. жүктеу/скачать 1.02 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|