Для экспериментов, требующих многократного запуска (например, Монте-Карло, варьирование параметров и т.д.), в AnyLogic Cloud доступны определенные типы выходных диаграмм.
График с полосами погрешностей отображает среднее значение рассчитанных данных и то, как оно изменяется. Одна точка данных представляет собой среднее значение данных, а полосы погрешностей представляют собой общее распределение данных, то есть предел погрешности. Размер полосы погрешности представляет собой уровень достоверности для рассчитанного среднего значения: чем больше нижний и верхний края полосы погрешности отклоняются от средней точки, тем менее достоверным является этот расчет.
Диаграмма размаха («ящик с усами») отображает распределение вероятностей для наборов данных в квартилях:
- нижний край 1-го квартиля (q1) соответствует 25-му процентилю (то есть 25% всех значений этого набора данных окажутся меньше этого значения)
- 2-й квартиль представляет собой среднее значение
- верхний край 3-го квартиля (q3) соответствует 75-му процентилю
Диаграмма размаха также отображает значения данных, находящиеся за пределами 1-го и 3-го квартилей — в виде вертикальных сегментов («усов»). «Усы» распространяются на максимальное и минимальное наблюдаемые значения набора данных. Выбросы данных отображаются в виде отдельных точек.
Диаграмма рассеяния представляет собой зависимость между двумя переменными: независимой переменной, значение которой изменяется по заданному правилу, и зависимой переменной, значение которой вычисляется в соответствии с изменениями значения независимой переменной. Значения отображаются как набор отдельных точек, где значение независимой переменной определяет положение точки по оси X, а значение зависимой переменной определяет ее положение по оси Y.
График плотности распределения показывает распределение вероятностей значения в наборе данных. Значения набора данных из каждого прогона наносятся на линию по оси X, и после нескольких прогонов области графика с наибольшей вероятностью будут перекрываться. Значение по оси Y представляет собой плотность распределения вероятности соответствующего значения по оси X.
Поверхность постоянной кривизны отображает взаимодействие двух переменных параметров и то, как значения этих параметров (X и Y) влияют на выходные данные, изображенные по оси Z.
-
Как мы можем улучшить эту статью?
-