Составители:
Рубрика:
5
Таблица 2
Фрагмент листа Excel: Имитационная модель снижения числа меченых гадюк (M') в
островной популяции гадюки в предположении постоянства численности (N), объемов
отхода (Nd) и пополнения (Nb) после настройки параметров.
A B C D E F G H I
1
Год n m N' d' M' m' Ф
2
1994 158 3086 158
3
1995 365 18 3086 0.07 146 17 0
4
1996 273 10 3086 0.07 135 12 4
5
1997 214 10 3086 0.07 125 9 2
6
1998 238 9 3086 0.07 116 9 0
7
8
S= 4.2 N= 3086 S
Ост.
= 6
9
df= 3 Nd= 228 D
Ост.
= 2
10
S
Общ.
= 53 Nb= 228 F= 23
11
D
Мод.
= 47 d%= 7.4
Как видно из табл. 2, при численности островной популяции обыкновенной гадюки
равной N=3086 экз. и смертности d=7.4%, модельная динамика снижения числа меченных
животных оказалась почти такой же, что наблюдалась и в поле. "Почти", потому что
функция невязки так и не обнулилась, после настройки Ф=6.
Для решения вопроса, соответствует ли модель реальности, предлагается три
способа: 1). проверка работы модели на независимо полученных данных (Розенберг,
1984), 2). оценка статистической ошибки найденных параметров путем рандомизации
(Безель, 1987), 3). оценка адекватности модели – реальности с помощью дисперсионного
анализа (Ивантер, Коросов, 1992). Из-за нехватки места, рассмотрим лишь последний
метод. В соответствии со схемой дисперсионного анализа линейной регрессии, общая
сумма квадратов по всем наблюдениям представлена остаточной и модельной суммой
квадратов. Функция невязки есть по существу остаточная сумма квадратов; остаточная
дисперсия определяется из отношения:
D
Ост.
= S
Ост.
/(n-1),
или [I9] =I8/C9.
5
Таблица 2
Фрагмент листа Excel: Имитационная модель снижения числа меченых гадюк (M') в
островной популяции гадюки в предположении постоянства численности (N), объемов
отхода (Nd) и пополнения (Nb) после настройки параметров.
A B C D E F G H I
1 Год n m N' d' M' m' Ф
2 1994 158 3086 158
3 1995 365 18 3086 0.07 146 17 0
4 1996 273 10 3086 0.07 135 12 4
5 1997 214 10 3086 0.07 125 9 2
6 1998 238 9 3086 0.07 116 9 0
7
8 S= 4.2 N= 3086 S Ост.= 6
9 df= 3 Nd= 228 D Ост.= 2
10 S Общ.= 53 Nb= 228 F= 23
11 D Мод.= 47 d%= 7.4
Как видно из табл. 2, при численности островной популяции обыкновенной гадюки
равной N=3086 экз. и смертности d=7.4%, модельная динамика снижения числа меченных
животных оказалась почти такой же, что наблюдалась и в поле. "Почти", потому что
функция невязки так и не обнулилась, после настройки Ф=6.
Для решения вопроса, соответствует ли модель реальности, предлагается три
способа: 1). проверка работы модели на независимо полученных данных (Розенберг,
1984), 2). оценка статистической ошибки найденных параметров путем рандомизации
(Безель, 1987), 3). оценка адекватности модели – реальности с помощью дисперсионного
анализа (Ивантер, Коросов, 1992). Из-за нехватки места, рассмотрим лишь последний
метод. В соответствии со схемой дисперсионного анализа линейной регрессии, общая
сумма квадратов по всем наблюдениям представлена остаточной и модельной суммой
квадратов. Функция невязки есть по существу остаточная сумма квадратов; остаточная
дисперсия определяется из отношения:
D Ост. = S Ост./(n-1),
или [I9] =I8/C9.
