Лекционни записки
Изтегляне 3.24 Mb. Pdf просмотр
|
| Форма на разпределението Третата важна познавателна задача на вариационния анализ е да се установи дали емпиричното разпределение е аналогично с теоретичното нормалното разпределение. Теоретичното нормално разпределение е едновърхово и има външен вид на напречен разрез на камбана. Стойностите в центъра на разпределението имат най-голяма честота, като същата намалява с приближаване към крайните стойности. Кривата е симетрична относно центъра на разпределението. 86 Информация за формата на разпределението се получава от графичното представяне на разпределението – полигона или хистограмата. Индикатор за симетричността на емпиричното разпределение е равенството между Ме, Мо и Мерки на асиметрия Измерител на симетричността на разпределението е коефициента на асиметрия (К а ). Пресмята се по следните формули: Идеалното нормално разпределение има асиметрия К а =0. В Excel изчисляването на степента на асиметрия на честотното разпределение се извършва с функията SKEW. Ако резултатът от функцията е нула, то разпределението е симетрично. Ако резултатът от функцията е положително число, то е налице дясна асиметрия (положителна асиметрия). Ако резултатът от функцията е отрицателно число, то е налице лява асиметрия (отрицателна асиметрия). Мерки на ексцес Ексцесът е мярка, която определя степента на издигнатост или сплеснатост на разпределението спрямо нормалната крива. Той се пресмята по формулата: Идеалното нормално разпределение има Е=0. При E>0 върхът на емпиричното разпределение е над върха на нормалното, а при E<0 то е под върха на нормалното разпределение. 87 В Excel изчисляването на степента на асиметрия на честотното разпределение се извършва с функията KURT. Ако резултатът от функцията е положителна число, то разпределението е със сравнително по-висока издигнатост от нормалното разпределение. Ако резултатът от функцията е отрицателно число, то разпределението е сравнително по-плоско от нормалното разпределение. Много често при обработка на данни и моделиране се използват софтуерни продукти, които имат интерфейс на английски език и в разпечатката на данните или при въвеждането има означение на различни статистически показатели. Примерни означения са дадени в таблицата: Рискът има математически изразена вероятност за настъпване на загуби или ползи, които се опират на статистически данни и може да бъде изчислена с достатъчно висока степен на точност. За да се определи 88 количествено величината на риска, е необходимо да се знаят възможните последствия от отделното действие и вероятността на самите последствия. В резултат на провеждане на анкетиране, интервюиране или друг емпиричен начин се получава информация за състоянието на изследваните признаци на статистически единици в извадката. За да се пристъпи към моделиране е необходимо първо данните да се подготвят. Методите на интервюиране, изготвени на базата на опит и исторически данни, определят количествено вероятността и въздействието на риска върху целите на проекта. Нужната информация зависи от типа на вероятностното разпределение, което ще бъде използвано. Интервюирането на съответните заинтересовани страни помага за определянето на триточковата оценка за всеки елемент на структурата на работните пакети /дейности/ за триъгълно, бета или друго разпределение. На таблицата, по-долу, е дадена оценка в долари, от проведени интервюта, на разходите на отделни етапи или работни пакети от строителен проект 20 . Най-вероятната оценка, сумарно е 41 млн $, общо за проекта. 20 PMI (Project Management Institute), “A guide to the project management body of knowledge”, PMBOK 5th Edition, 2013, ISBN-13: 893-7485908328. |