using of bayes belief networks for sustainable development analysis
TRANSCRIPT
![Page 1: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/1.jpg)
Использование байесовских сетейдоверия для анализа устойчивого
развития
БОЛДАК АНДРЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ05.08.2010 – КИЕВ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТУКРАИНЫ
“КИЕВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ”
5-Я ЛЕТНЯЯ ШКОЛА AACIMP-2010
![Page 2: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/2.jpg)
ПРОЦЕССЫ УСТОЙЧИВОГОРАЗВИТИЯ КАК ОБЪЕКТ
ИССЛЕДОВАНИЯ
![Page 3: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/3.jpg)
НЕОБХОДИМОСТЬ СОГЛАСОВАНИЯ ДАННЫХ РАЗЛИЧНОЙПРИРОДЫ
3
Экономическаясоставляющая
Социальнаясоставляющая
Экологическая составляющая
ИНТЕГРАЛЬНАЯОЦЕНКА
УСТОЙЧИВОГОРАЗВИТИЯ
ИНТЕГРАЛЬНАЯОЦЕНКА
УСТОЙЧИВОГОРАЗВИТИЯ
![Page 4: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/4.jpg)
МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ (МИУР)4
qlsec IIjQ
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ЭКОЛОГИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯЭКОЛОГИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯ
ЭКОНОМИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯЭКОНОМИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯ
СОЦИАЛЬНАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯСОЦИАЛЬНАЯ
СОСТАВЛЯЮЩАЯ
ИНДЕКСБЕЗОПАСНОСТИ
ИНДЕКСБЕЗОПАСНОСТИ
КВАТЕРНАЯМОДЕЛЬ УСТОЙЧИВОГОРАЗВИТИЯ
ИНДЕКС КАЧЕСТВАЖИЗНИ
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
![Page 5: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/5.jpg)
ИССЛЕДОВАНИЕ ЯВЛЕНИЙ НА РАННИХ СТАДИЯХ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА5
Объект
Объект
X1X1 X2X2 XmXm
СредаСреда
F1F1
……
Fm’Fm’
F2F2
nioO i ,1},{
-2.1431
-1.938
-1.7794-1.7389-1.7139
-1.616-1.5715
-1.4979-1.4304
-1.3596
-1.2684-1.2266-1.2084-1.2057
-1.0903
-1.0019-0.9917-0.9344-0.9161-0.9053
BI BD TD CM UG ZW DZ SN CI LK
-2.4
-2.2
-2.0
-1.8
-1.6
-1.4
-1.2
-1.0
-0.8
-0.6
X1
- выборка объектов
Класс 1 Класс 2 Класс 3
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
REST
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Ie
УпорядочиваниеУпорядочивание
Классификация
Классификация
![Page 6: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/6.jpg)
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
![Page 7: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/7.jpg)
ДАННЫЕ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ7
Страна
Индексы устойчивого развития Глобальные угрозы
GDP Q Iql Iec Ie Is Isec ES BB GINI GD CM CP WA GW SFN
D
-2 -1 0 1 2 3 4 5 6X1
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
X2
-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14X1
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
X2
)(,
,j
jjiji X
Xxz
n
xX
n
iji
j
1
,
n
XxX
n
ijji
j
2
1, )(
)(
} 95 стран
![Page 8: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/8.jpg)
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ8
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ЭКОЛОГИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯЭКОЛОГИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯ
ЭКОНОМИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯЭКОНОМИЧЕСКАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯ
СОЦИАЛЬНАЯСОСТАВЛЯЮЩАЯСОЦИАЛЬНАЯ
СОСТАВЛЯЮЩАЯ
ИНДЕКСБЕЗОПАСНОСТИ
ИНДЕКСБЕЗОПАСНОСТИ
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ГЛОБАЛЬНЫЕУГРОЗЫ (10)
ИНДЕКСКАЧЕСТВАЖИЗНИ
ИНДЕКСКАЧЕСТВАЖИЗНИ
??
??
????
??
![Page 9: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/9.jpg)
БАЙЕСОВСКИЕ СЕТИ ДОВЕРИЯ
![Page 10: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/10.jpg)
СОВМЕЩЕНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ И СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
10
ОбъектОбъектОбъективные
количественныеизмерения
Объективныеколичественные
измеренияЭкспертизаЭкспертиза
Причинно-следственные
связи
Причинно-следственные
связиСтатистические
данныеСтатистические
данныеБСДБСД
![Page 11: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/11.jpg)
ПРИМЕНЕНИЕ БСД
11
БСДБСД
МЕДИЦИНАPathFinder – 60 диагнозов130 переменных
КОСМОСИОБОРОНАЦентр управления полетами NASA“Operation Dardanelles” (Австралия)
ПРОГРАММНОЕОБЕСПЕЧЕНИЕMicrosoft Office
ОБРАБОТКАИЗОБРАЖЕНИЙВосстановление 3D сцен
ЭКОНОМИКАИФИНАНСЫОценка риска и прогноза доходностифинансовых инструментов
![Page 12: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/12.jpg)
БСД – АЦИКЛИЧЕСКИЙ ГРАФ
12
XX
YYПРИЧИНА
ЭФФЕКТ
x1 x2
P(x1) P(x2)
x1 x2
y1 P(y1|x1) P(y1|x2)
y2 P(y2|x1) P(y2|x2)
![Page 13: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/13.jpg)
БАЙЕСОВСКАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ
13
XX YY
A : X=x1B : Y= y1 )(
)()|()|(BP
APABPBAP
априорнаявероятностьгипотезы A
априорнаявероятностьгипотезы A
вероятность гипотезы A принаступлении события B
(апостериорная вероятность)
вероятность гипотезы A принаступлении события B
(апостериорная вероятность)
вероятностьнаступления
события B приистинности гипотезы
A
вероятностьнаступления
события B приистинности гипотезы
A
вероятность наступлениясобытия B
вероятность наступлениясобытия B
![Page 14: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/14.jpg)
СОВМЕСТНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ СОБЫТИЙ
14
n
ijj
jjj
BAPAP
APABPBAP
1)|()(
)()|()|(
Пусть A1,A2, …, An - система несовместных событий, тогда
n
iiin AparentAPAAAP
121 ))(|(),...,,(
Состояния всехпеременых-предков для
переменной Ai
Состояния всехпеременых-предков для
переменной Ai
![Page 15: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/15.jpg)
ПРИМЕР15
ДождьДождь Поливалка
Поливалка
ГазонмокрыйГазон
мокрый
True False
0.2 0.8
Rain True False
False 0.4 0.6
True 0.01 0.99
Поливалка (S)
Sprinkler Rain True False
False False 0.0 1.0
False True 0.8 0.2
True False 0.9 0.1
True True 0.99 0.01
Газон мокрый (G)
Дождь (R)
)()|(),|(),,( RPRSPRSGPSRGP
)(),()|(
TrueGPTrueRTrueGPTrueGTrueRP
0.362.0*01.0*99.08.0*4.0*9.02.0*99.0*8.08.0*6.0*0
2.0*99.0*8.02.0*01.0*99.0
),,(),,(),,(),,(),,(),,(
TrueRTrueSTrueGPFalseRTrueSTrueGPTrueRFalseSTrueGPFalseRFalseSTrueGPTrueRFalseSTrueGPTrueRTrueSTrueGP
![Page 16: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/16.jpg)
СТАДИИ16
ОПРЕДЕЛИТЬ ПЕРЕМЕННЫЕИ
ПРИЧИННЫЕСВЯЗИ
ОПРЕДЕЛИТЬ ПЕРЕМЕННЫЕИ
ПРИЧИННЫЕСВЯЗИ
ЗАПОЛНИТЬ ТАБЛИЦЫВЕРОЯТНОСТЕЙ
ЗАПОЛНИТЬ ТАБЛИЦЫВЕРОЯТНОСТЕЙ
ПРОВЕСТИМОДЕЛИРОВАНИЕПРОВЕСТИМОДЕЛИРОВАНИЕ
ОБОБЩИТЬ РЕЗУЛЬТАТЫОБОБЩИТЬ РЕЗУЛЬТАТЫ
![Page 17: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/17.jpg)
СИНТЕЗ БСД
![Page 18: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/18.jpg)
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
18
i
iis m
XIXI2log)()(
)(),(min)|()();(
ji
kiikis XHXH
XXHXHXXI
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ЭНТРОПИЙНЫЙ АНАЛИЗ
![Page 19: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/19.jpg)
ЭНТРОПИЙНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРЕМЕННЫХ
СОБСТВЕННАЯИНФОРМАЦИЯПЕРЕМЕННОЙ - усредненная количественная оценка степенинеопределенности (неожиданности) наступления событий, связанных с тем, что переменнаяпринимает значение .
)(log)()()(1
2jii
im
j
jiiii xXPxXPXHXI
iXjix
nimIXI ii ,1,log)( 2max
УДЕЛЬНАЯИНФОРМАТИВНОСТЬПЕРЕМЕННОЙ:i
iis m
XIXI2log)()(
ВЗАИМНАЯИНФОРМАЦИЯПЕРЕМЕННЫХ - статистическая функция двухслучайных величин, определяющая количество информации, содержащейся в однойслучайной величине относительно другой.
)|()();( kiiki XXHXHXXI )()()|( kkiki XHXXHXXH
)(),(min);( jiji XHXHXXI
)(),(min)|()();(
ji
kiikis XHXH
XXHXHXXI УДЕЛЬНАЯВЗАИМНАЯИНФОРМАТИВНОСТЬ:
19
![Page 20: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/20.jpg)
УДЕЛЬНАЯ ИНФОРМАТИВНОСТЬ ПЕРЕМЕННЫХ20
Переменная Удельная информативность
GDP 0.57
Q 0.94
Iql 0.96
Iec 0.87
Ie 0.90
Is 0.95
Isec 0.88
ES 0.54
BB 0.69
GINI 0.80
GD 0.96
CM 0.73
CP 0.93
WA 0.52
GW 0.67
SF 0.73
ND 0.10
![Page 21: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/21.jpg)
МАТРИЦА УДЕЛЬНОЙ ВЗАИМНОЙ ИНФОРМАТИВНОСТИ21
Глобальные
угрозы
Показатели устойчивого развития
GDP Q Iql Iec Ie Is Isec
ES 0.15 0.33 0.28 0.21 0.18 0.24 0.25
BB 0.23 0.26 0.25 0.21 0.17 0.30 0.25
GINI 0.17 0.06 0.10 0.08 0.04 0.15 0.08
GD 0.27 0.30 0.28 0.21 0.24 0.28 0.26
CM 0.18 0.47 0.42 0.24 0.38 0.42 0.30
CP 0.54 0.47 0.46 0.51 0.19 0.35 0.36
WA 0.14 0.46 0.39 0.22 0.32 0.36 0.40
GW 0.54 0.26 0.35 0.33 0.17 0.38 0.16
SF 0.08 0.13 0.09 0.09 0.07 0.07 0.13
![Page 22: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/22.jpg)
ГРАФ БСД22
Глобальные
угрозы
Показатели устойчивого развития
GDP Q Iql Iec Ie Is Isec
ES 0.15 0.33 0.28 0.21 0.18 0.24 0.25
BB 0.23 0.26 0.25 0.21 0.17 0.30 0.25
GINI 0.17 0.06 0.10 0.08 0.04 0.15 0.08
GD 0.27 0.30 0.28 0.21 0.24 0.28 0.26
CM 0.18 0.47 0.42 0.24 0.38 0.42 0.30
CP 0.54 0.47 0.46 0.51 0.19 0.35 0.36
WA 0.14 0.46 0.39 0.22 0.32 0.36 0.40
GW 0.54 0.26 0.35 0.33 0.17 0.38 0.16
SF 0.08 0.13 0.09 0.09 0.07 0.07 0.13
![Page 23: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/23.jpg)
ДИСКРЕТИЗАЦИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ23
Переменная
Дискретные значения
Low Medium High
GDP 0.75<= (0.75, 2.51] >2.51
Q -1.06<= (-1.06, 0.37] >0.37
Iql -0.82<= (-0.82, 0.56] >0.56
Iec -0.74<= (-0.7, 40.71] >0.71
Ie -0.95<= (-0.95, 0.47] >0.47
Is -1.01<= (-1.01, 0.29] >0.29
ES 0.78<= (0.78, 2.42] >2.42
GD -0.99<= (-0.99, 0.32] >0.32
CM -1.58<= (-1.58, -0.36] >-0.36
CP -0.12<= (-0.12, 1.01] >1.01
WA -2.62<= (-2.62, -0.95] >-0.95
GW -2.34<= (-2.34, -0.65] >-0.65
![Page 24: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/24.jpg)
МОДЕЛИРОВАНИЕ
![Page 25: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/25.jpg)
ПРОГРАММЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ БСД24
![Page 26: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/26.jpg)
ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ВЫВОД В БСД25
СвидетельстваIql=High & Isec=HighСвидетельстваIql=High & Isec=High
ГипотезыCM=High, p=0.99WA=High, p=0.99Is=High, p=0.95
ГипотезыCM=High, p=0.99WA=High, p=0.99Is=High, p=0.95
![Page 27: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/27.jpg)
ТИПЫ ГИПОТЕЗ26
СвидетельстваЗначения индексовустойчивого развития
СвидетельстваЗначения индексовустойчивого развития
ГипотезыЗначения глобальныхугроз
ГипотезыЗначения глобальныхугроз
СвидетельстваЗначения глобальныхугроз
СвидетельстваЗначения глобальныхугроз
ГипотезыЗначения индексовустойчивого развития
ГипотезыЗначения индексовустойчивого развития
,,,,,,,3,0,,,
,3,0,,,,)(:),(:),(:),(: secsec
HighMediumLowUndefinedxxxxlkji
lkjixIExIExIExIE
lkji
lqllIqlk
kjq
jIqiGDP
iGDP
HighMediumLowUndefinedxxxxlkji
xGWHxWAExCPExCME
lkji
llGWk
kWAj
jCPi
iCM
,,,,,,3,0,,,
,)(:),(:),(:),(:
ТИП 1
ТИП 2
ВСЕГО: 512 СТРОК В ТАБЛИЦЕ РЕЗУЛЬТАТОВМОДЕЛИРОВАНИЯ
![Page 28: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/28.jpg)
ОБОБЩЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВМОДЕЛИРОВАНИЯ
![Page 29: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/29.jpg)
МЕТОД ОБОБЩЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ29
Q=“High” ES=“Low”512 -> 85
![Page 30: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/30.jpg)
ПРОВЕРКА ОБОБЩЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ30
Австрия
Бельгия
Бразилия
Швейцария
ЧилКолумбия
Коста-Р
Чехия Германия
Дания
ЭстонияИспания
Финляндия
ФранцияВеликобританияГреция Хорватия
Венгрия
ИрландияИзраилИталия
Япония
Лит
Люксембург
ЛатвияНидерланды
Новая Зеландия
Пан
Польш
Португалия
Швеция
СловенияСловакия
США
Уругвай
0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0Q
-2.0
-1.8
-1.6
-1.4
-1.2
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
ES
-3.0 -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Q
-2
-1
0
1
2
3
4
5
ES
Q=“High” ES=“Low”
![Page 31: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/31.jpg)
ПРОВЕРКА ОБОБЩЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ31
LowMedium High
Албания
Армения
Аргентин
Австрия
Австралия
Азербайджан
Босния и Герцеговин
Бангладеш
Бельгия
Болгария
Бенин Боливия
Бразилия
Ботсван
Канад
Швейцария
Чил
Камерун Китай
Колумбия
Коста-Р
Чехия
Германия
Дания
Доминиканская Республ
Ал
Еквад
ЭстонияЕгипет
Испания
Эфиопия
Финляндия
Франция
Великобритания
Грузия
Греция
ГватемалГондурас
Хорватия
Венгрия
Индонезия
Ирландия
Израил
Индия
Италия
Ямай
Иордания
Япония
КенияКиргизия
Камбод
Южная Корея
Казахстан
Лит
Люксембург
Латвия
Молд
МексМалайзия
Мозамб
Намибия
Нигерия
Никарагу
Нидерланды
Норвегия
Непал
Новая Зеландия
Пан
Перу
Пакистан
Польш
Португалия
Румыния
Россия
Швеция
Словения
Словакия
Сенегал
Ель Сальвад
Таиланд
Таджикистан
Туниc
Турция
Тринидад и ТобагТанзанияУкраин
США
Уругвай
Узбекистан
Венесуел
Вьетн
ЮАРЗамбия
-2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5Iql
-3
-2
-1
0
1
2
3
Isec
Если показатели качества ибезопасности жизни людей имеют
низкий или средний уровень, тодля таких стран наблюдается
высокая уязвимость к влияниюкоррупции. Если хотя бы один изэтих показателей имеет высокое
значение, то это связано соснижением уязвимости к влиянию
коррупции.
Если показатели качества ибезопасности жизни людей имеют
низкий или средний уровень, тодля таких стран наблюдается
высокая уязвимость к влияниюкоррупции. Если хотя бы один изэтих показателей имеет высокое
значение, то это связано соснижением уязвимости к влиянию
коррупции.
![Page 32: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/32.jpg)
Австрия
Австралия
Бельгия
Канад
Швейцария
Германия
Дания
Испания
Финляндия
Франция
Великобритания Ирландия
Израил
Италия
Япония
Люксембург
Нидерланды
Норвегия
Швеция
США
1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0GDP per capita
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
2.2
2.4
CP
ПРОВЕРКА ОБОБЩЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ32
Для стран с высоким уровнем GDP наблюдается низкий уровень
уязвимости к коррупции
Для стран с высоким уровнем GDP наблюдается низкий уровень
уязвимости к коррупции
![Page 33: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/33.jpg)
ВЫВОДЫ
![Page 34: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/34.jpg)
МЕТОДИКА АНАЛИЗА ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ МЕЖДУФАКТОРАМИ И ПОКАЗАТЕЛЯМИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
34
Синтез Байесовской сетидоверия
Синтез Байесовской сетидоверия
ОбобщениерезультатовОбобщениерезультатов
Моделирование
Моделирование
В частности, для стран с высокими значениямииндексов устойчивого развития Q(Ie,Iec,Is)характерны высокие значения подиндексовэкономического (Ie) и социального (Is) развития(строки 1-10). Также можно говорить о том, чтовысокий уровень защищенности от детскойсмертности наблюдается в тех странах, длякоторых характерными являются высокие илисредние показатели индексов устойчивогоразвития, качества жизни (Iql) и безопасностижизни (Isec) (строки 12-16).
В частности, для стран с высокими значениямииндексов устойчивого развития Q(Ie,Iec,Is)характерны высокие значения подиндексовэкономического (Ie) и социального (Is) развития(строки 1-10). Также можно говорить о том, чтовысокий уровень защищенности от детскойсмертности наблюдается в тех странах, длякоторых характерными являются высокие илисредние показатели индексов устойчивогоразвития, качества жизни (Iql) и безопасностижизни (Isec) (строки 12-16).
Экспертная модель причинно-следственных отношений
Экспертная модель причинно-следственных отношений
Выборка данныхВыборка данных
![Page 35: Using of Bayes Belief Networks for Sustainable Development Analysis](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022042821/55d6dc02bb61eb3f538b458e/html5/thumbnails/35.jpg)
ИНФОРМАЦИЯ О ДОКЛАДЧИКЕ
БОЛДАК АНДРЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧк.т.н., доцент кафедры вычислительной техники НТУУ«КПИ», с.н.с. Мирового центра данных погеоинформатике и устойчивому развитию.
Адрес электронной почты: [email protected]
ОБЛАСТЬНАУЧНЫХИНТЕРЕСОВПрименение формальных методов многомерного статистическогоанализа и причинно-следственных моделей для анализа процессовустойчивого развития, проблемы согласования данных различнойприроды в рамках информационных системных моделей, проектирование и разработка распределенных информационныхсистем.