Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38228
Title: Statistical methods in virtualization
Other Titles: Статистичні методи в задачах віртуалізації
Статистические методы в задачах виртуализации
Authors: Moiseev, Alexandr
Grishin, Nikolay
Oreshencov, Alexandr
Keywords: Toolkit
identification
parametrization
criteria model
forecasting
regression model
factorial planning
linear programming
bimodal distribution
approximation
Cochran's statistics
Grubbs statistics
qualifying specifications
criterion of similarity
number of similarity
fictitious factor
importance
ranging
Issue Date: 2019
Publisher: National Aviation University
Abstract: The importance of virtualization tools for solving the problems of identification of statistical models based by the results of qualification tests is shown. During identification abnormality of distributions of measurements error of mineral oil characteristics was established. For construction of algorithms of processing of measurements a number of alternative approximations is synthesized. To assess the reproducibility of the virtual qualification results, the distribution of Cochrane statistics and Grubbs statistics is constructed. Parameterization of the criterion model is proposed based on the results of predicting the effect in extreme conditions. The choice of conditions is proposed to be carried out by the method of successive approximations in the framework of factor analysis. The importance of virtualization tools for solving the problems of identification of statistical models based by the results of qualification tests is shown.
Показана важливість віртуалізаційного інструментарію вирішення завдань ідентифікації статистичних моделей за результатами кваліфікаційних випробувань. В ході ідентифікації встановлена ненормальність розподілів похибки вимірювань характеристик нафтопродуктів. Для побудови алгоритмів обробки вимірювань синтезовано ряд альтернативних аппроксимаций. Для оцінки відтворюваності результатів віртуальної кваліфікації побудовані розподіли статистики Кохрейна і статистики Граббса. Параметризацію критеріальної моделі запропоновано проводити за результатами прогнозування ефекту в екстремальних умовах. Вибір умов запропоновано здійснювати методом послідовних наближень в рамках факторного аналізу.
Показана важность виртуализационного инструментария решения задач идентификации статистических моделей по результатам квалификационных испытаний. В ходе идентификации установлена ненормальность распределений погрешности измерений характеристик нефтепродуктов. Для построения алгоритмов обработки измерений синтезирован ряд альтернативных аппроксимаций. Для оценки воспроизводимости результатов виртуальной квалификации построены распределения статистики Кохрейна и статистики Граббса. Параметризацию критериальной модели предложено проводить по результатам прогнозирования эффекта в экстремальных условиях. Выбор условий предложено осуществлять методом последовательных приближений в рамках факторного анализа.
Description: 1. Moiseev A. Virtualization’s tool and its application / A. Moiseev // Industrial Automatic Control Systems and Controllers.– 2016. – № 11. – P. 16. 2. Grishin N.N. Encyclopedia chemmotology / N.N. Grishin, V.V.Sereda. – М.: Publishing house "Pero", 2016. – P. 960. 3. Moiseev A. Modified criteria of statistical uniformity / A.Moiseev // Industrial Automatic Control Systems and Controllers. – 2011. – № 15. – P. 20. 4. Moiseev A. Error distributions approximations for measurements of mineral oils characteristics / A.Moiseev // Industrial Automatic Control Systems and Controllers. – 2015. – № 9. – P. 30. 5. Moiseev A. Criteria modeling at qualification normative forming / A.Moiseev // Proceedings of XI international scientific and technical conference «Tribology – to machine-building». – М., 2016. – P. 161. 6. Moiseev A. Factor’s planning at similarity criteria analysis / A.Moiseev // Vestnik NIYU “MIFI”. – 2016. – Vol. 5. – P. 303. 7. Grishin N.N. Condition of theoretical base chemmotology. Monography is prepared on the basis of materials, given by authors participants VI International scientific and technical conference. Under the common edition of professor Sergey Bojchenko / Grishin N.N., Oreshencov A.V. – Kiev: "Publishing house "Center of the educational literature", 2016. – P. 217. 8. Moiseev A. Criteria model of qualifying tests for deterioration / A.Moiseev // Engineering physics. – 2015. – № 12. – P. 30. 9. Moiseev A. Statistical analysis of competence at inter-laboratory tests / A. Moiseev // Modelling, optimization and information technologies [Electronic reference]. – 2017. – No 1 (16). – Access mode: http://moit.vivt.ru/. 10. Moiseev A. Intuitive method of factors ranking on significance / A. Moiseev // Modelling, optimization and information technologies [Electronic reference]. – 2017. – No 1 (16). – Access mode: http://moit.vivt.ru/.
URI: http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38228
Appears in Collections:Вибрані аспекти забезпечення хіммотологічної надійності техніки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Moiseev_statistical_methods.pdf1.39 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.