Page 10 - 4592

У стохастичних моделях змінні, параметри, умови

функціонування та характеристики стану системи є випадковими
величинамита пов’язані стохастичними (випадковими)
залежностями. Тому характеристики стану та реакції в моделі
визначаються законами розподілу ймовірності їх виникнення. В

процесі побудови стохастичних моделей для отримання
характеристик моделі та опрацювання результатів моделювання
широко використовуються методи регресійного, кореляційного,

та факторного аналізу.
В моделях з невизначеністю розподіл ймовірностей певних
параметрів може або взагалі не існувати, або ж бути невідомим.

За областю зміни параметрів моделі можуть бути дискретні,
неперервні та дискретно-неперервні.
Характерним для дискретної моделі є те, що множини

припустимих тзначень змінних та параметрів в ній дискретні.
Дискретна модель може відображати як дискретні, так і
неперервні системи, які в цьому випадку представляються в
дискретному вигляді шляхом введення різноманітного типу

шкал, бальних оцінок та ін..
У неперервних моделях всі змінні та параметри моделі є
неперервними, такими моделями є, наприклад, модель у вигляді

системи диференціальних рівнянь.
За фактором часу розрізняються статичні та динамічні
моделі. В статичній моделі всі залежності стосуються одного
моменту часу. Прикладом статичної моделі може бути модель

структури системи, як незмінної в часі характеристики. В
статичних моделях відсутні залежності від часу в явному вигляді.
У динамічних моделях значення змінних явно залежить від

часу.
За засобами описування та оцінювання розрізняють
дискрептивні та нормативні моделі. Дискрептивні моделі не

включають наочно сформульованого критерія оцінки якості
функціонування об’єкту, що моделюється. Нормативні моделі
включають такі критерії.

За природою моделі поділяють на предметні та знакові.
Предметні моделі – це фізичні тіла або системи. Деякі моделі є

10