Составители:
146
В статистическом моделировании необходимо и решение другой задачи —
определение числа реализаций, обеспечивающего необходимую точность
определения оценок вероятностных характеристик при заданной их надежности. Из
предыдущих формул имеем:
для статистической оценки вероятности события
2
2
*)1(*
ε
β
pp
tn
−
≥
для статистической оценки математического ожидания СВ
2
2
2
ε
σ
β
x
tn ≥
Практические рекомендации по применению предыдущих формул
следующие. Провести ограниченное число реализаций (n
0
= 20—50), определить t
β
,
p*, σ
x
* и рассчитать при заданных ε и β требуемое число реализаций n. Если
полученное n > n
0
, провести дополнительное число реализаций. Как правило,
требуемое число реализаций уточняется рядом последовательных приближений,
что нередко сводится к текущему контролю точности получаемой оценки
показателя эффективности при заданной ее надежности.
3.6. Достоинства и недостатки метода Монте-Карло.
Особенности разработки статистических моделей для фармации
Важным преимуществом метода статистического моделирования является
его универсальность. Метод может применяться не только для исследования
процессов, включающих случайность, но и для решения многих математических
задач, не связанных с какими-либо случайностями, по требующих трудоемких
вычислений: решение дифференциальных уравнений, вычисление интегралов и др.
Кроме того, метод статистического моделирования можно рассматривать как
экспериментальный
метод определения показателей эффективности по
оценкам параметров самого исследуемого реального процесса. Лишь только в
силу того, что эксперимент в условиях реального функционирования системы
(процесса), во многих случаях оказывается нецелесообразным или просто
невозможным, приходится создавать модели процесса, отражающие его
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 144
- 145
- 146
- 147
- 148
- …
- следующая ›
- последняя »
