The type І and type ІІ errors calculation methods during decision making process about the functional state of the decision support system
DOI №______
Abstract
In this article the decision support system is considered as a complex human-machine computing information system which has hierarchical structure. It includes people, that take decisions, who have level lower in relation to the level under consideration. And it includes complex of automation means and communication, that providing the necessary processing and information exchange. It is investigated the problems of evaluation of the decision support system functional suitability. It is considered the search algorithm of a functional failure place in the hierarchical decision support system. The system can be divided into two elements. In the process of the system functioning, for each attempt, it is determined which of the elements was not effective, and which worked out normally, that allows you to determine the functional suitability of each element. It is noted that the decision on the functional suitability or not suitability of the decision support system element is taken on the basis of a comparison of the functional probability of a problem successful solution with the acceptable probability of the element effective functioning, as well as on the requirements satisfaction for the level of errors of type I and II, which certainly occur because of the statistical nature of the task. In this way, verifying each element of the decision support system on the functional suitability, a decision is made regarding the failure place. It is generated recommendations for the calculation of type I and II errors not only by the binomial distribution formula, but also by Stirling’s and Poisson’s formulas. The comparative graphs are worked out. Conditions for using the Stirling and Poisson formulas are defined. The Stirling’s formula is desirable for the large sample size values and for the large number of successes, when the definition of their factorials in the formula of binomial distribution can lead to a failure. For large probabilities, it is not desirable to use the Poisson formula because of the strong difference with the values calculated by the formula of the binomial distribution. It is indicated a further research direction for determining the boundaries of the probability values of type I and II errors.
Keywords: decision support system; type I and II errors; binomial distribution formula; Stirling’s formula; Poisson’s formula.
References
1. Козелков С. В., Бондарчук А. П., Браиловский Н. Н. Формализация задачи исследования специальных систем передачи информации // Зв’язок. 2016. № 4. С. 25–27.
2. Бондарчук А. П., Сенков О. В., Полоневич О. В. Методы упрощения моделей информационных систем // Зв’язок. 2017. № 4. С. 8–10.
3. Оцінка процесів функціонально-структурної реорганізації організаційно-технічної системи / В. В. Вишнівський, А. П. Бондарчук, Ю. І. Катков, С. О. Сєрих // Системи управління, навігації та зв’язку. 2018. №1(47). С. 44–47.
4. Математическая модель распределения информационных потоков / С. В. Козелков, А. П. Бондарчук, К. П. Сторчак и др. // Проблемы инфокоммуникаций. 2018. №1(7). С. 13–22.
5. Золотухіна О. А., Шушура О. М. Функціональне моделювання інформаційної системи управління ресурсами підприємства в умовах невизначеності або недостовірності даних // Зв’язок. 2017. № 6. С. 52–57.
6. Козелков С. В., Шушура А. Н. Методика синтеза информационной технологии нечеткого управления на основе функций принадлежности нескольких аргументов // The Scientific heritage. 2018. № 22. С. 69–73.
7. Онищенко В. В. Управління інформаційною системою з дискретно-неперервною динамікою // Системи управління, навігації та зв’язку. 2015. Вип. 3(35). С. 37–39.
8. Шушура А. Н., Тарасова И. А. Cинтез структуры и алгоритмов системы нечеткого управления с использованием функций принадлежности нескольких аргументов // Universum: технические науки. 2014. №4(5).
9. Шушура А. Н., Тарасова И. А. Метод нечеткого управления на основе переменных с многомерными функциями принадлежности // Искусственный интеллект. 2010. № 1. С. 122–128.
10. Шушура А. Н., Аниканов В. С. Кластеризация данных с использованием нечетких отношений // Искусственный интеллект. 2006. № 1. С. 139–145.
11. Онищенко В. В. Динамические системы с дробной динамикой и импульсным воздействием // Зв’язок. 2014. № 6. С. 10–15.
