Statistical methods in virtualization

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.