О соответствии применяемого статистического метода реальным свойствам моделируемых сложных систем

Abstract

Проанализированы основные системные свойства моделируемых сложных систем и приведены условия, которые не соответствуют предпосылкам статистического метода моделирования. Приведены устойчивые методы решения регрессионных задач в условиях исходной неопределенности данных. Рассмотрен пример успешного решения реальной прикладной задачи получения многофакторной регрессионной модели.

Проаналізовано основні системні властивості модельованих складних систем та наведено умови, які не відповідають передумовам статистичного методу моделювання. Приведені стійкі методи розв’язання регресійних задач в умовах початкової невизначеності даних. Розглянуто приклад успішного розв’язку реальної прикладної задачі одержання багатофакторної регресійної моделі.

The basic system properties of the modeled complex systems have been analyzed, and conditions which do not correspond to preconditions of the statistical method of modeling have been adduced. The author presents stable methods to solve the regression problems in conditions of initial indeterminacy of the data. An example of successful solution of the real applied problem of obtaining the multifactor regression model has been considered.