Increasing the Reliability of Risk Assessments in the Monitoring Processes Described by General Distributions

Abstract

Выполнен анализ влияния выбора пороговых значений стратегии принятия решений на возникновение ошибок первого и второго рода при выявлении аномалий в процессе мониторинга параметров окружающей среды, которые на практике описываются распределениями общего вида. В ходе целенаправленного эксперимента рассмотрены аномалии двух классов: сдвиг распределения наблюдения и повышение дисперсионности. Выполнена оценка чувствительности детектирующего статистического метода и сформулированы практические рекомендации по выбору пороговых значений системы поддержки принятия решений по выявлению аномалий, учитывающие закон распределения наблюдаемой случайной величины. Ключевые слова: мониторинг, математическое моделирование, детектирование аномалий, кластеризация, критические системы, интеллектуальный анализ данных, распределение общего вида.

Intelligent System for Adaptive Selection of Scenarios for Parametric Monitoring Data Divergence Detection

“…При этом большинство критериев обладают широким спектром приложения несмотря на специфичность изучаемых объектов, а эффективность того или иного критерия зависит от характеристик исходных данных наблюдений, в частности их закона распределения, дисперсионности и объема [4][5][6]. Если рассматривать эффективность критерия обнаружения различия как совокупную характеристику, учитывающую его мощность и чувствительность, вероятности ошибок первого и второго рода, при анализе конкретной выборки данных наблюдений, а также возникающих при принятии решений на его основе рисков, то вопрос выбора наилучшего критерия, в этом контексте, остается открытым [7,8].…”