Модель

Получение регрессионых зависимостей

Начать. Это бесплатно
или регистрация c помощью Вашего email-адреса
Модель создатель Mind Map: Модель

1. Понятие модели

1.1. Под моделью понимается физический или абстрактный объект, свойства которого в определенном смысле сходны со свойствами исследуемого объекта. При этом требования к модели определяются решаемой задачей и имеющимися средствами

2. Виды модели

2.1. Виды моделей В зависимости от поставленной задачи, способа создания модели и предметной области различают множество типов моделей: 1. По области использования выделяют учебные, опытные, игровые, имитационные, научно-исследовательские модели. 2. По временному фактору выделяют статические и динамические модели. 3. По форме представления модели бывают математические, геометрические, словесные, логические, специальные (ноты, химические формулы и т.п.). 4. По способу представления модели делят на информационные (нематериальные, абстрактные) и материальные. Информационные модели, в свою очередь, делят на знаковые и вербальные, знаковые – на компьютерные и некомпьютерные. Информационная модель – это совокупность информации, характеризующая свойства и состояние объекта, процесса или явления. Вербальная модель - информационная модель в мысленной или разговорной форме. Знаковая модель - информационная модель, выраженная специальными знаками, то есть средствами любого формального языка. Математическая модель – система математических соотношений, описывающих процесс или явление. Компьютерная модель - математическая модель, выраженная средствами программной среды.

3. Объект информационного моделирования

3.1. Остановимся на информационных моделях, отражающих процессы возникновения, передачи, преобразования и использования информации в системах различной природы. Начнем с определения простейших понятий информационного моделирования. Экземпляром будем называть представление предмета реального мира с помощью некоторого набора его характеристик, существенных для решения данной информационной задачи (служащей контекстом построения информационной модели). Множество экземпляров, имеющих одни и те же характеристики и подчиняющиеся одним и тем же правилам, называется объектом.Информационная модель какой-либо реальной системы состоит из объектов. Каждый объект в модели должен быть обеспечен уникальным и значимымименем (а также идентификатором, служащим ключом для указания этого объекта, связи его с другими объектами модели). Таким образом обозначение, наименование объекта -это элементарная процедура, лежащая в основе информационного моделирования. Объект представляет собой один типичный (но неопределенный) экземпляр чего-то в реальном мире и является простейшей информационной моделью. Объекты представляют некие «сущности» предметов реального мира, связанные с решаемой задачей. Большинство объектов, с которыми приходится встречаться, относятся к одной из следующих категорий: реальные объекты; роли; события; взаимодействия; спецификации. Информационная модель какой-либо реальной системы состоит из объектов. Каждый объект в модели должен быть обеспечен уникальным и значимымименем (а также идентификатором, служащим ключом для указания этого объекта, связи его с другими объектами модели). Таким образом обозначение, наименование объекта -это элементарная процедура, лежащая в основе информационного моделирования. Объект представляет собой один типичный (но неопределенный) экземпляр чего-то в реальном мире и является простейшей информационной моделью. Объекты представляют некие «сущности» предметов реального мира, связанные с решаемой задачей. Большинство объектов, с которыми приходится встречаться, относятся к одной из следующих категорий: реальные объекты;роли;события;взаимодействия;спецификации.

4. Этапы моделирования

4.1. Информационное моделирование – это творческий процесс. Не существует универсального рецепта построения моделей, пригодного на все случаи жизни, но можно выделить основные этапы и закономерности, характерные для создания самых разных моделей. Первый этап – постановка задачи. Прежде всего следует уяснить цель моделирования. Исходя из цели моделирования, определяется вид и форма представления информационной модели, а также степень детализации и формализации модели. В соответствии с целью моделирования заранее определяются границы применимости создаваемой модели. На этом этапе также необходимо выбрать инструментарий, который будет использоваться при моделировании (например, компьютерную программу). Второй этап – собственно моделирование, построение модели. На этом этапе важно правильно выявить составляющие систему объекты, их свойства и взаимоотношения и представить всю эту информацию в уже выбранной форме. Создаваемую модель необходимо периодически подвергать критическому анализу, чтобы своевременно выявлять избыточность, противоречивость и несоответствие целям моделирования. Третий этап – оценка качества модели, заключающаяся в проверке соответствия модели целям моделирования. Такая проверка может производиться путем логических рассуждений, а также экспериментов, в том числе и компьютерных. При этом могут быть уточнены границы применимости модели. В случае выявления несоответствия модели целям моделирования она подлежит частичной или полной переделке. Четвертый этап – эксплуатация модели, ее применение для решения практических задач в соответствии с целями моделирования. Пятый этап – анализ полученных результатов и корректировка исследуемой модели.

5. Величины и зависимости между ними

5.1. Понятие величины, принимающей различные численные зна­чения, является отражением изменяемости окружающей нас дей­ствительности. Математика изучает взаимосвязи между различными величинами. Из школьного курса нам известны формулы, связывающие различные величины: площадь квадрата и длину его стороны: S = а2, объем куба и длину его ребра: V = а3, расстояние, скорость, время: S = V • t, стоимость, цену и количество: М = с • k и др. Дошкольники не изучают точные связи, но встречаются со свойствами этих зависимостей. Например: - чем длиннее путь, тем больше времени необходимо затра­тить, - чем больше цена, тем больше стоимость товара, - у большего квадрата сторона длиннее. Эти свойства используются детьми в рассуждениях и помога­ют им правильно делать выводы.

6. Математические,табличные и графические модели

6.1. Математические модели Математическое описание соотношений между количественными характеристиками объекта моделирования. Графические модели : карты ; чертежи ; схемы ; графики ; диаграммы ; графы систем.Табличные модели ТАБЛИЦЫ объект - свойство объект - объект двоичные матрицы прочие . . .

7. Модели статистического прогнозирования

7.1. Статистика – наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных.То есть регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем.В статистике используется величина Эр в квадрате, которая называется коэффициентом детерминированности, он показывает, насколько удачной является полученная регрессионная модель.И, таким образом, получили график регрессионной модели, который называется трендом.Первый способ - восстановление значения.Если прогноз рассчитывается в пределах экспериментальных значений независимой переменной (у нас независимая переменная – это концентрация угарного газа C), то такой прогноз называется восстановлением значения.Второй способ - экстраполяция.Если прогноз рассчитывается за пределами экспериментальных данных. Такой прогноз называется экстраполяцией.