С помощью уравнения множественной регрессии

Оценка пожарные риска - Грачев В. Ю.

Назад 142 Вперед

время как значение, соответствующее т{ = - 1,96 в приведенном выше уравнении, будет возможным мини­мумом. Вероятность того, что значение стохастического параметра будет меньше этого минимума, составляет 0,025.

Вместо максимального или минимального значения можно сгенерировать ряд случайных значений с по­мощью компьютерной модели «вращения колеса Монте-Карло» и выбора случайных значений стандартной

нормальной переменной xi . Фактически, каждый компьютер оснащен подпрограммой, которая может генери­ровать случайные числа. Этот процесс обеспечит получение случайной выборки для оценки меняющихся во времени отношений между входным параметром х и выходной переменной у . Выходная переменная мо­жет представлять такой количественный показатель, как площадь повреждения, отражающий ущерб имуще­ству или количество смертельных случаев или пострадавших, отражающие ущерб жизни и здоровью. Разра­ботаны методы для генерирования нормальных и эмпирических распределений.

Распределение вероятностей выходной переменной у теперь может быть оценено с помощью значений

случайной выборки нескольких входных переменных х, сгенерированных моделированием методом Монте- Карло. Некоторые входные переменные могут носить детерминированный характер, а некоторые могут быть стохастического или вероятностного типа. Возможно регрессировать выходную переменную у j на входные переменные, используя метод множественного линейного регрессивного анализа, обсуждаемый в п.6.2.6. В этом анализе, как описано в п.6.2.6, может оказаться необходимым использовать логарифм у и логарифмы

некоторых входных переменных, чтобы свести отношения между входными и выходными переменными к ли­нейным. С помощью уравнения множественной регрессии затем рассчитывается ожидаемое значение выход­ной переменной у для данного ряда случайных или экстремальных (минимальных или максимальных) зна­чений входных переменных х в любой отрезок времени в ходе развития пожара.

Назад 142 Вперед