Проверка адекватности GPSS - модели

Здравствуйте!
Знает ли кто из форумчан, по какой методике проверять эту адекватность? По заданию я поняла, что нужно сравнить средние значения временных хар-к, вычисленных вручную и полученных автоматически в самой GPSS-модели. Первые я вычислила (с применением аппарата СМО), а вторые мне дает GPSS -отчет. Сделала 10 прогонов, т.е. 10 выборок. Конечно, визуально данные в них приблизительно равны моим расчетным, но нужно как-то доказать с помощью дисперсий, критериев и т.п., с чем не могу разобраться . В отчетах есть и ср. значение, и отклонение по каждой выборке, дисперсию сама поэтому посчитаю. А как это увязать с расчетными (теоретическими) данными?

Спасибо, с уважением

0

Обычно адекватность результатов моделирования проверяют на реальном объекте и сравнивают с результатами полученными с помощью аналитического и имитационного моделирования.
НО! Часто результаты аналитического моделирования (СМО) можно проверить на адекватность путём имитационного моделирования. Постройте таблицы со средними значениями, графики можно, покажите что для какаих то разных исходных данных(режимов). Ваша аналитическая модель показывает адекватные результаты адекватные имитации в таком случае и можно будет утверждать об адекватности аналитической модели.

1

Здравствуйте!
Так вот в том то и беда, что в задании есть такое:"
Для проверки гипотезы о равенстве средних в данной си-туации необходимо получить выборки из соответствующих оценок путем многократного прогона модели. Из полученных выборок определяются значения выборочного среднего и выборочной дисперсии. В качестве известного математического ожидания берется расчетное значение характеристики. Тогда при выборе критерия учитывается: математическое ожидание известно, дисперсия неизвестна".

Т.е. не достаточно визуально сравнить табличные данные с расчетными. Я поняла, что н. проверить эту гипотезу о равенстве средних, например, времени ожидания в очереди. Но ведь гипотезы проверяются по определенным критериям (t или z), и мне нужно выбрать подходящий исходя из имеющихся данных. А у меня есть расчетное значение и 10 прогонов модельных. Как я поняла, средние значения из них и будут представлять собой выборку, среднее значение которой уже в свою очередь н. сравнить с расчетным. Такой критерий есть - для проверки нулевой гипотезы о равенстве выборочного среднего значения некоторому известному значению, например, матожиданию. По заданию в качестве этого известного значения н. брать расчетное. Выборочное среднее и ср. ошибку я посчитаю из 10 отчетов и т.о. проверю гипотезу по тому критерию. Но пассаж с дисперсией в задании не пойму. Какая дисперсия там имеется ввиду?похоже, во 2-м случае имеется в виду дисперсия первой выборки, т.е. расчетной и поэтому не существующей?

Спасибо, с уважением

0

На сколько понял, вам нужно посчитать отклонение (стандартное отклонение, средневкадратическое отклонение, оно же корень из дисперсии) от среднего времени обслуживания?
Для имитационной модели это делается просто, путём построения таблиц TABLE.
В результате имеем следующее распределение времени обслуживания (mean среднее, S.D. стандартное отклонение):


А вот только зачем оно вам нужно? Ведь вроде аналитического выражения нет для расчёта дисперсии времени обслуживания даже для самой простой отдельной смо, а у вас задача на сколько понимаю сеть МО.

P.S. Для доказания адекватности аналитической модели - я бы здесь ограничился моделированием аналитическим и имитационным для различных степеней загрузки системы(аптеки) (диапазон загрузки 0->1) и построил соответствующий график зависимости среднего времени обслуживания покупателя, на котором было бы видно сходятся у вас значения с имитацией или нет. Этого за глаза хватит для показания адекватности модели...

1

1. Насчет TABLE я пыталась, но что-то не получилось у меня. А QTABLE я использовала, назначила от фонаря, правда, параметры, тк нет времени разбиратьс ними. И получила статистику по очередям. Там есть и среднее,, и отклонение. Но ведь это цифры -характеристики отдельного прогона. И Ван график, как я понимаю, говорит о подобном.

2. А т.к. по заданию требуют 10 прогонов, вот мысль и появилась, что дисперсию н. посчитать как-раз в той выборке, которая б. представлять собой совокупность модельных средних. Т.е. уже ее сравнивать,как нечто усредненное, с расчетным. А для этого и определить дисперсию для того самого критерия. Елки-палки, пока Вам объясняла свою проблему-кое-что и для себя выяснила . Сейчас попробую проверить эту гипотезу!

3. P.S. Для доказания адекватности аналитической модели - я бы здесь ограничился моделированием аналитическим и имитационным для различных степеней загрузки системы(аптеки) (диапазон загрузки 0->1) и построил соответствующий график зависимости среднего времени обслуживания покупателя, на котором было бы видно сходятся у вас значения с имитацией или нет. Этого за глаза хватит для показания адекватности модели...

Да я бы тоже подобное сделала, столько искала в инете свою задачу- много вариантов проверки, но с помощь. этих гипотез не нашла. Наверно, матстатистик нам придумывал это задание, а не симуляционист.

Спасибо, с уважением

0

1-2. Да хоть 100 прогонов, вы же время моделирования выбираете таким образом что у вас вообще колебания среднего времени обслуживания клиента минимальны.
Выборки ещё какие-то.

Поговорите с преподавателем, узнайте что он добивается от вас (требует) .

0

Да я заочно учусь, выложили методичку. А вот в ней такое: для анализа результатов моделирования и проверки адекватности моделей необходимо знание статистики (курс «Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы»). И пример проверки адекватности по тому же критерию о равенстве средних, только вот в примере две выборки с известными параметрами (реальная статистика по предприятию и модельные результаты). Классический случай, можно было бы и не приводить.
Так что вернут мне работу с "деликатной" рецензией. Сижу, еще мудрю. Все вокруг да около, никак не могу зацепить главное. Вам спасибо за внимание и помощь. Надеюсь, что найду решение

С уважением

0