stringtranslate.com

Аналитика (программное обеспечение)

Analytica — это визуальное программное обеспечение , разработанное Lumina Decision Systems для создания, анализа и передачи количественных моделей принятия решений. [1] Он сочетает в себе иерархические диаграммы влияния для визуального создания и просмотра моделей, интеллектуальные массивы для работы с многомерными данными, моделирование Монте-Карло для анализа риска и неопределенности, а также оптимизацию , включая линейное и нелинейное программирование. Его конструкция основана на идеях из области анализа решений . Как компьютерный язык, он сочетает в себе декларативную (непроцедурную) структуру для ссылочной прозрачности, абстракцию массивов и автоматическое обслуживание зависимостей для эффективной последовательности вычислений .

Иерархические диаграммы влияния

Модели Analytica организованы в виде диаграмм влияния . Переменные (и другие объекты) отображаются на диаграмме как узлы различной формы , соединенные стрелками, обеспечивающими визуальное представление зависимостей. Диаграммы влияния Analytica могут быть иерархическими, в которых один узел модуля на диаграмме представляет всю подмодель.

Иерархические диаграммы влияния в Analytica служат организационным инструментом. Поскольку визуальное расположение диаграммы влияния соответствует этим естественным человеческим способностям как в пространстве, так и на уровне абстракции, люди могут с первого взгляда получить больше информации о структуре и организации модели, чем это возможно при использовании менее визуальных парадигм, таких как электронные таблицы. и математические выражения . Управление структурой и организацией большой модели может составлять значительную часть процесса моделирования, но ему существенно помогает визуализация диаграмм влияния.

Диаграммы влияния также служат инструментом коммуникации . После создания количественной модели и расчета ее окончательных результатов часто бывает, что понимание того, как получены результаты и как различные предположения влияют на результаты, гораздо важнее, чем конкретные вычисленные цифры. Analytica дает пользователям возможность помочь целевой аудитории понять эти аспекты в своих моделях. Визуальное представление диаграммы влияния быстро передает понимание на уровне абстракции, который обычно более уместен, чем подробные представления, такие как математические выражения или формулы ячеек. Если требуется более подробная информация, пользователи могут перейти к более высокому уровню детализации, что ускоряется за счет визуального изображения структуры модели.

Существование легко понятной и прозрачной модели поддерживает общение и дискуссии внутри организации, и этот эффект является одним из основных преимуществ построения количественной модели. Когда все заинтересованные стороны способны понять общую структуру модели, дебаты и дискуссии часто будут более непосредственно сосредоточены на конкретных предположениях, могут сократить «перекрестные разговоры» и, следовательно, привести к более продуктивному взаимодействию внутри организации. Диаграмма влияния служит графическим представлением, которое может помочь сделать модели доступными для людей на разных уровнях.

Интеллектуальные многомерные массивы

Analytica использует индексные объекты для отслеживания размеров многомерных массивов. Индексный объект имеет имя и список элементов. Когда объединяются два многомерных значения, например, в таком выражении, как

Profit = Revenue − Expenses

где доходы и расходы являются многомерными, Analytica повторяет расчет прибыли по каждому измерению, но распознает, когда одно и то же измерение встречается в обоих значениях, и обрабатывает его как одно и то же измерение во время расчета в процессе, называемом интеллектуальной абстракцией массива . В отличие от большинства языков программирования, в многомерном массиве нет внутреннего порядка размеров. Это позволяет избежать дублирования формул и явных циклов FOR — распространенных источников ошибок моделирования. Упрощенные выражения, ставшие возможными благодаря интеллектуальной абстракции массивов, делают модель более доступной, интерпретируемой и прозрачной.

Еще одним следствием интеллектуальной абстракции массива является то, что новые измерения могут быть введены или удалены из существующей модели без необходимости внесения изменений в структуру модели или изменений в определения переменных. Например, при создании модели построитель модели может предположить, что определенная переменная, например Ставка со скидкой , содержит одно число. Позже, после построения модели, пользователь может заменить одно число таблицей чисел, например, коэффициент учета с разбивкой по странам и экономическим сценариям . Эти новые подразделения могут отражать тот факт, что эффективная ставка дисконтирования не одинакова для международных подразделений компании и что разные ставки применимы к различным гипотетическим сценариям. Analytica автоматически распространяет эти новые измерения на любые результаты, которые зависят от ставки учета D , поэтому, например, результат для чистой приведенной стоимости станет многомерным и будет содержать эти новые измерения. По сути, Analytica повторяет один и тот же расчет, используя ставку дисконтирования для каждой возможной комбинации странового и экономического сценария .

Эта гибкость важна при изучении компромиссов вычислений между уровнем детализации, временем вычислений, доступными данными и общим размером или размерностью параметрических пространств. Такие корректировки являются обычным явлением после того, как модели полностью построены, как способ изучения сценариев «что, если » и общих взаимосвязей между переменными.

Анализ неопределенности

Включение неопределенности в результаты модели помогает обеспечить более реалистичные и информативные прогнозы. Неопределенные величины в Analytica можно указать с помощью функции распределения . При оценке распределения отбираются с использованием латинского гиперкуба , выборки Монте-Карло или Соболя , затем выборки распространяются через вычисления к результатам. Распределение выборочных результатов и сводную статистику затем можно просмотреть напрямую ( среднее значение , диапазоны неустойчивости , функция плотности вероятности (PDF), кумулятивная функция распределения (CDF)). Analytica поддерживает совместный анализ решений и управление вероятностью с помощью SIP Math(tm). ) стандарт. [2] [3]

Моделирование системной динамики

Системная динамика — это подход к моделированию поведения сложных систем с течением времени. Он имеет дело с петлями обратной связи и временными задержками в поведении всей системы. Функция Dynamic() в Analytica позволяет определять переменные с циклическими зависимостями, например циклами обратной связи. Это расширяет обозначение диаграммы влияния , которое обычно не допускает циклов. По крайней мере, одно звено в каждом цикле включает временной лаг, обозначенный серой стрелкой влияния, чтобы отличить его от стандартных черных стрелок без временных лагов.

Как язык программирования

Analytica включает общий язык операторов и функций для выражения математических отношений между переменными. Пользователи могут определять функции и библиотеки для расширения языка.

Язык программирования Analytica имеет несколько функций, упрощающих его использование для количественного моделирования:

Приложения Аналитики

Analytica использовалась для анализа политики , бизнес-моделирования и анализа рисков . [4] Области применения Analytica включают энергетику, [5] [6] [7] [8] [9] [10] здравоохранение и фармацевтику, [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21 ] [22 ] [23 ] [24] [25] [ 26] анализ экологических рисков и политики выбросов, [27] [28] [29] [ 30] [31] [32] [33] [34] [35] природопользование , [36] [37] [38] [39] экология, [40] [41] [42] [43] [44] [ 45] [46] изменение климата, [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] технологии и оборона, [57] [58] [59] ] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [ 73] [ 74] стратегическое финансовое планирование, [75] [76] Планирование НИОКР и управление портфелем, [77] [78] [79] финансовые услуги , аэрокосмическая промышленность , [80] производство, [81] и оценка воздействия на здоровье окружающей среды. [82] [83]

Издания

Программное обеспечение Analytica работает в операционных системах Microsoft Windows . Бесплатная версия Analytica доступна неограниченное время и позволяет создавать модели, содержащие до 101 пользовательского объекта. Analytica Professional, Enterprise, Optimizer — это настольные версии с повышенным уровнем функциональности. Облачная платформа Analytica позволяет пользователям обмениваться моделями через сервер и запускать их через веб-браузер. Аналитика 6.1 вышла в 2021 году.

История

Предшественник Analytica, названный Demos , [84] вырос из исследований инструментов для политического анализа , проведенных Максом Хенрионом в качестве аспиранта, а затем профессора Университета Карнеги-Меллон в период с 1979 по 1990 год. Хенрион основал Lumina Decision Systems в 1991 году вместе с Брайаном Арнольдом. Lumina продолжала разрабатывать программное обеспечение и применять его в приложениях для анализа окружающей среды и государственной политики. Lumina впервые выпустила Analytica как продукт в 1996 году.

Рекомендации

  1. ^ Грейнджер Морган и Макс Хенрион (1998), Analytica: Программный инструмент для анализа неопределенности и взаимодействия моделей. Архивировано 30 июня 2007 г., в Wayback Machine , Глава 10 книги « Неопределенность: Руководство по борьбе с неопределенностью в количественном анализе рисков и политике» , второе издание, издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк.
  2. ^ Стандарт SIPmath, заархивированный 21 января 2017 г. на Wayback Machine.
  3. ^ Пол Д. Каплан и Сэм Сэвидж (2011), Монте-Карло, Лампочка для освещения неопределенности. Архивировано 7 марта 2017 г. в Wayback Machine , в Investments & Wealth Monitor.
  4. ^ Джун Лонг, Барух Фишхофф (2000), Установление приоритетов риска: анализ рисков формальной модели, Анализ рисков 20 (3): 339–352.
  5. ^ Стадлер М., Марней К., Азеведо И.Л., Комияма Р., Лай Дж. (2009), Инструмент стохастического моделирования зданий с открытым исходным кодом SLBM и его возможности улавливать неопределенность принятия решений в строительном секторе США. Архивировано 27 сентября 2011 г., в Wayback Machine
  6. ^ Е Ли и Х. Кейт Флориг (сентябрь 2006 г.), Моделирование затрат на эксплуатацию и техническое обслуживание крупномасштабной турбинной фермы с приливными течениями, Oceans (2006): 1-6
  7. ^ Л. Ф. Миллер, Брайан Томас, Дж. МакКонн, Дж. Хоу, Дж. Престон, Т. Андерсон и М. Хамберстон (2007), Методы анализа неопределенностей для равновесных топливных циклов, Летний обзор ANS.
  8. ^ Грегори А. Норрис и Питер Йост (осень 2001 г.), Журнал промышленной экологии 5 (4): 15–28, MIT Press Journals.
  9. ^ Джоуни Т Туомисто и Марко Тайнио (2005), Экономический способ снижения воздействия городского транспорта на здоровье, окружающую среду и другие нагрузки: анализ решений по агрегированию поездок, BMC Public Health 5:123. дои : 10.1186/1471-2458-5-123
  10. ^ Юрика Нишиока, Джонатан И. Леви, Грегори А. Норрис, Эндрю Уилсон, Патрик Хофстеттер, Джон Д. Спенглер (октябрь 2002 г.), Интеграция оценки рисков и оценки жизненного цикла: пример изоляции, Анализ рисков 22 (5): 1003–1017.
  11. ^ Игорь Линьков, Ричард Уилсон и Джордж М., Грей (1998), Противораковые реакции в биоанализах рака у грызунов не объясняются случайными эффектами, Токсикологические науки 43 (1), Oxford University Press.
  12. ^ М. Лоан и Р. Вуттон (октябрь 2001 г.), Имитационная модель для анализа активности пациентов в дерматологии, Журнал телемедицины и телемедицины 7 (1): 23–25 (3), Royal Society of Medicine Press.
  13. ^ Дэвис Бу, Эрик Пэн, Дженис Уокер, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид Кендрик, Джули М. Хук, Кейтлин М. Кьюсак, Дэвид В. Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (2007), Преимущества управления диабетом с помощью информационных технологий, Диабет Care 30:1137–1142, Американская диабетическая ассоциация.
  14. ^ Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвис Бу, Эрик Пэн, Дженис Уокер, Дэвид Кендрик, Джули М. Хук, Дэвид В. Бейтс, Блэкфорд Миддлтон. Стоимость управления диабетом с помощью информационных технологий и управления заболеваниями. 1 июня 2007 г., 10 (3): 115–128. дои : 10.1089/dis.2007.103640.
  15. ^ Э. Экаэтт, Р. К. Ли, К. Л. Келли, П. Данскомб (август 2006 г.), Подход моделирования Монте-Карло к характеристике неопределенностей в решениях о стадии рака и лучевой терапии, Журнал Общества операционных исследований 58: 177–185.
  16. ^ Лион, Джозеф Л.; Олдер, Стивен С.; Стоун, Мэри Бишоп; Шолль, Алан; Ридинг, Джеймс К.; Голубков, Ричард; Шэн, Сяомин; Уайт, Джордж Л. младший; Хегманн, Курт Т.; Анспо, Линн; Хоффман, Ф. Оуэн; Саймон, Стивен Л.; Томас, Брайан; Кэрролл, Рэймонд; Мейкл, А. Уэйн (ноябрь 2006 г.), Заболевание щитовидной железы, связанное с воздействием радиации на испытательном полигоне ядерного оружия в Неваде: переоценка на основе скорректированных данных дозиметрии и исследований, Epidemiology 17 (6): 604–614.
  17. ^ Негар Эльми, Хади Довлатабади, Лиз Касман (январь 2006 г.), Модель вероятностной оценки воздействия распыления малатиона (PAMSE) в Британской Колумбии. Архивировано 29 сентября 2011 г. в Wayback Machine , CMU EEP.
  18. ^ фон Винтерфельдт, Детлоф; Эппель, Томас; Адамс, Джон; Нейтра, Раймонд; Дельпиццо, Винсент (2004). «Управление потенциальными рисками для здоровья, связанными с линиями электропередачи: анализ решений, вызвавший споры». Анализ риска . 24 (6): 1487–1502. Бибкод : 2004РискА..24.1487В. дои : 10.1111/j.0272-4332.2004.00544.x. PMID  15660606. S2CID  34685466.
  19. ^ Монтвилл, Ребекка; Чен, Юхуань; Шаффнер, Дональд В. (2002). «Оценка риска эффективности мытья рук с использованием литературных и экспериментальных данных». Международный журнал пищевой микробиологии . 73 (2–3): 305–313. дои : 10.1016/S0168-1605(01)00666-3. ПМИД  11934038.
  20. ^ DC Кендрик, Д. Бу, Э. Пан, Б. Миддлтон (2007), Преодолевая пропасть доказательств: наведение мостов между фактическими данными от изменений процесса к клиническим результатам , Журнал Американской ассоциации медицинской информатики, Elsevier.
  21. ^ Кокс, Луи Энтони (Тони) (2005). «Потенциальная польза антибиотиков, используемых в животноводстве, для здоровья человека: пример вирджиниамицина». Интернационал окружающей среды . 31 (4): 549–563. Бибкод : 2005EnInt..31..549C. дои : 10.1016/j.envint.2004.10.012. ПМИД  15871160.
  22. ^ Ян Уокер, Эрик Пэн, Дуглас Джонстон, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид В. Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (19 января 2005 г.), Ценность обмена медицинской информацией и совместимости, Вопросы здравоохранения.
  23. ↑ Дуг Джонстон, Эрик Пэн, Блэкфорд Миддлтон, «В ​​поисках ценности информационных технологий в здравоохранении». Архивировано 6 июля 2008 г. в техническом документе Wayback Machine , Центр лидерства в области информационных технологий (C!TL).
  24. ^ Крисман Л., Лэнгли П., Бэй С. и Похорилль А. (январь 2003 г.), «Включение биологических знаний в оценку причинно-регуляторных гипотез», Тихоокеанский симпозиум по биокомпьютингу (PSB).
  25. ^ Ян Уокер, Эрик Пэн, Дуглас Джонсон, Джулия Адлер-Мильштейн, Дэвид В. Бейтс и Блэкфорд Миддлтон (2005), «Ценность медицинской информации, обмена и совместимости», Вопросы здравоохранения.
  26. ^ Стив Лор, Дорожная карта к цифровой системе медицинских записей, New York Times, 29 января 2005 г.
  27. ^ К. Блойд, Дж. Кэмп, Г. Конзельманн, Дж. Форменто, Дж. Молбург, Дж. Шеннон, М. Хенрион, Р. Зонненблик, К. Су Ху, Дж. Каланьянам, С. Сигел, Р. Синха, М. Смолл, Т. Салливан, Р. Марнисио, П. Райан, Р. Тернер, Д. Остин, Д. Бертроу, Д. Фаррелл, Т. Грин, А. Крупник и Э. Мансур (декабрь 1996 г.), Отслеживание Документация по модели и структуре анализа (TAF) и руководство пользователя: Модель взаимодействия для комплексной оценки раздела IV поправок к Закону о чистом воздухе. Архивировано 5 января 2009 г. в Wayback Machine , Отдел наук о принятии решений и информации, Аргоннская национальная лаборатория.
  28. ^ Макс Хенрион, Ричард Зонненблик, Кэри Блойд (январь 1997 г.), Инновации в комплексной оценке: структура отслеживания и анализа (TAF). Архивировано 5 января 2009 г., на конференции Wayback Machine , Air and Waste Management, посвященной кислотным дождям и электроэнергетике, Скоттсдейл, Аризона
  29. ^ Ричард Зонненблик и Макс Хенрион (январь 1997 г.), Неопределенность в системе отслеживания и анализа. Интегрированная оценка: ценность знания того, как мало вы знаете. Архивировано 5 января 2009 г., на конференции Wayback Machine , Air and Waste Management, посвященной кислотным дождям и электричеству. Коммунальные услуги, Скоттсдейл, Аризона.
  30. ^ Синха, Р.; Смолл, МДж; Райан, ПФ; Салливан, Ти Джей; Косби, Би Джей (1998). «Моделирование поверхностных вод и химии почвы в сокращенной форме для системы отслеживания и анализа». Загрязнение воды, воздуха и почвы . 105 (3/4): 617–642. Бибкод : 1998WASP..105..617S. дои : 10.1023/А: 1004993425759. S2CID  92758035.
  31. ^ Даллас Бертроу и Эрин Мансур (март 1999 г.), Эффекты торговли и банковского дела на рынке разрешений на SO2. Архивировано 15 июля 2007 г. в Wayback Machine , Документ для обсуждения 99–25, Ресурсы для будущего.
  32. ^ Гален МакКинли, Мириам Зук, Мортен Хойер, Монтсеррат Авалос, Изабель Гонсалес, Родольфо Иньестра, Исраэль Лагуна, Мигель А. Мартинес, Патрисия Осная, Луз М. Рейналес, Райдель Вальдес и Джулия Мартинес (2005), Количественная оценка локального и глобального Выгоды от контроля загрязнения воздуха в Мехико. Архивировано 29 сентября 2011 года в Wayback Machine , Environ. наук. Технол. 39: 1954–1961.
  33. ^ Луис А. СИФУЭНТЕС, Энцо САУМА, Гектор ХОРКЕРА и Фелипе СОТО (2000), Предварительная оценка потенциальных дополнительных выгод для Чили. Архивировано 23 апреля 2012 г. в Wayback Machine , Дополнительные выгоды и затраты на сокращение выбросов парниковых газов.
  34. ^ Марко Тайнио, Йоуни Т Туомисто, Отто Ханнинен, Юхани Руусканен, Матти Дж Янтунен и Юха Пекканен (2007), Неопределенность параметров и модели в модели таблицы смертности для мелких частиц (PM2.5): исследование статистического моделирования, Environ Здоровье 6(24).
  35. ^ Бассон, Л.; Петри, Дж. Г. (2007). «Комплексный подход к учету неопределенности при принятии решений, поддерживаемый оценкой жизненного цикла». Экологическое моделирование и программное обеспечение . 22 (2): 167–176. Бибкод : 2007EnvMS..22..167B. doi : 10.1016/j.envsoft.2005.07.026.
  36. ^ Мэтью Ф. Бингхэм, Чимин Ли, Кристи Э. Мэтьюз, Коллин М. Спагнарди, Дженнифер С. Уэйли, Сара Г. Вил и Джейсон К. Киннелл (2011), Применение поведенческого моделирования для характеристики решений и ценностей городской рыбалки , Североамериканский журнал управления рыболовством 31: 257–268.
  37. ^ Вудбери, Питер Б.; Смит, Джеймс Э.; Вайнштейн, Дэвид А.; Лоуренс, Джон А. (1998). «Оценка потенциального воздействия изменения климата на рост сосны лоблолли: вероятностный подход к региональному моделированию». Лесная экология и управление . 107 (1–3): 99–116. Бибкод : 1998ForEM.107...99W. дои : 10.1016/S0378-1127(97)00323-X .
  38. ^ PR Ричард, М. Пауэр, М. Хэммилл и В. Дойдж (2003). Пример применения превентивного подхода к белуге в восточной части Гудзонова залива: модели анализа рисков для совместного управления. Архивировано 3 апреля 2012 г. в Wayback Machine , исследовательский документ Канадского научно-консультативного секретариата.
  39. ^ PR Ричард (2003), Учет неопределенности в оценках населения. Архивировано 3 апреля 2012 г., в Wayback Machine , Исследовательский документ Канадского научно-консультативного секретариата.
  40. ^ О'Райан Р., Диас М. (2008), Использование вероятностного анализа для улучшения процесса принятия решений в области экологического регулирования в развивающемся контексте: пример регулирования мышьяка в Чили , Оценка человеческих и экологических рисков, Том 14, выпуск 3, стр: 623–640.
  41. ^ Эндрю Гроневолд и Марк Борсук, «Инструмент вероятностного моделирования для оценки соответствия стандартам качества воды», представлено в EMS в октябре 2008 г.
  42. ^ Борсук, Марк Э.; Райхерт, Питер; Питер, Армин; Шагер, Ева; Буркхардт-Хольм, Патрисия (2006). «Оценка сокращения численности кумжи (Salmo trutta) в реках Швейцарии с использованием байесовской сети вероятностей». Экологическое моделирование . 192 (1–2): 224–244. Бибкод : 2006EcMod.192..224B. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2005.07.006.
  43. ^ Борсук, Марк Э.; Стоу, Крейг А.; Рекхау, Кеннет Х. (2004). «Байесовская сеть моделей эвтрофикации для синтеза, прогнозирования и анализа неопределенности». Экологическое моделирование . 173 (2–3): 219–239. Бибкод : 2004EcMod.173..219B. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2003.08.020.
  44. ^ Марк Э. Борсук, Шон П. Пауэрс и Чарльз Х. Петерсон (2002), Модель выживания воздействия придонной гипоксии на плотность популяции эстуарного моллюска (Macoma balthica) [ мертвая ссылка ] , Canadian Journal рыбного хозяйства и водных наук (59): 1266–1274.
  45. ^ Ребекка Монтвилл и Дональд Шаффнер (февраль 2005 г.), Моделирование поведения патогенов в Монте-Карло во время процесса производства проростков. Архивировано 2 октября 2011 г., в Wayback Machine , Applied and Environmental Microbiology 71 (2): 746–753.
  46. ^ Расмуссен, SKJ; Росс, Т.; Олли, Дж.; МакМикин, Т. (2002). «Модель технологического риска для срока годности филе атлантического лосося». Международный журнал пищевой микробиологии . 73 (1): 47–60. дои : 10.1016/S0168-1605(01)00687-0. ПМИД  11885573.
  47. ^ Гроувс, Дэвид Г.; Лемперт, Роберт Дж. (2007). «Новый аналитический метод поиска сценариев, важных для политики». Глобальное изменение окружающей среды . 17 (1): 73–85. Бибкод : 2007GEC....17...73G. doi :10.1016/j.gloenvcha.2006.11.006. S2CID  510560.
  48. ^ Сенбел, Магед; Макдэниелс, Тимоти; Довлатабади, Хади (2003). «Экологический след: немонетарный показатель человеческого потребления применительно к Северной Америке». Глобальное изменение окружающей среды . 13 (2): 83–100. Бибкод : 2003GEC....13...83S. дои : 10.1016/S0959-3780(03)00009-8.
  49. ^ Довлатабади, Х. (1998). Чувствительность оценок смягчения последствий изменения климата к предположениям о технических изменениях. Экономика энергетики 20: 473–93.
  50. ^ Уэст, Джей-Джей и Х. Довлатабади (1998). Об оценке экономических последствий повышения уровня моря на освоенных побережьях. Климат, изменения и риск. Лондон, Рутледж. 205–20.
  51. ^ Лейсс, В., Х. Довлатабади и Грег Паоли (2001). Кто боится изменения климата? Руководство для недоумевающих. Исума 2 (4): 95–103.
  52. ^ Морган, М.Г., М. Кандликар, Дж. Рисби и Х. Довлатабади (1999). Почему традиционные инструменты политического анализа часто не подходят для решения проблем глобальных изменений. Изменение климата 41: 271–81.
  53. ^ Касман, Э.А., М.Г. Морган и Х. Довлатабади (1999). Смешанные уровни неопределенности в сложных политических моделях. Анализ рисков 19(1): 33–42.
  54. ^ Довлатабади, Х. (2003). Масштаб и охват комплексной оценки: уроки десяти лет работы в ICAM. Масштабирование в комплексной оценке. Дж. Ротманс и Д.С. Ротман. Лиссе, Свец и Цайтлингер: 55–72.
  55. ^ Довлатабади, Х. (2000). Натыкаюсь на газовый потолок. Изменение климата 46(3): 391–407.
  56. ^ Морган, М.Г. и Х. Довлатабади (1996). Уроки комплексной оценки изменения климата. Изменение климата 34: 337–368.
  57. ^ Генри Хеймайер (1996), Новая парадигма моделирования процесса точного удара, опубликовано в MILCOM96.
  58. ^ Рассел Ф. Ричардс, Генри А. Неймайер, В.Л. Хэмм и Д.Л. Александр, «Аналитическое моделирование в поддержку оценки миссии C4ISR (CMA)», Третий международный симпозиум по исследованиям и технологиям командования и управления, Университет национальной обороны, Форт Макнейр, Вашингтон, округ Колумбия, 17–20 июня 1997 г., стр. 626–639.
  59. ^ Генри Неймайер и К. Макгоуэн (1996), «Анализ процессов с помощью HANQ», Труды Международного совета по системной инженерии '96.
  60. ^ Кеннет П. Каски и Сьюзен К. Паркер (2000), «Архитектура моделей CAPE», технический документ MITRE. См. Аннотация.
  61. ^ Генри Неймайер (1994), «Аналитическая сеть массового обслуживания», Материалы конференции 12-й Международной конференции Общества системной динамики в Стерлинге, Шотландия.
  62. ^ Генри Неймайер (1996), «Аналитическое моделирование неопределенности в сравнении с моделированием дискретных событий», PHALANX.
  63. ^ Рахул Тонгиа, «Может ли конкурировать оператор широкополосной связи по линиям электропередачи (PLC)?». Автор использует Analytica для моделирования экономической целесообразности внедрения услуги ПЛК.
  64. ^ Обещания и ложные обещания широкополосной связи PowerLine Carrier (PLC) - Техноэкономический анализ «Архивная копия» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 11 февраля 2007 г. Проверено 8 июля 2011 г.{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  65. ^ Канчана Ваничкорн и Марвин Сирбу (1998), Экономика помещений, Интернет-телефония [ постоянная мертвая ссылка ] , CMU-EPP.
  66. ^ Э. Л. Кайсер, Э. Р. Хнатек, М. Х. Реттгеринг (2001), Политика ускоренного стресс-тестирования, Звук и вибрация 35 (3): 24–29.
  67. ^ Кевин Дж. Су Ху (июнь 2000 г.), Сколько достаточно? Подход к управлению рисками в компьютерной безопасности. Архивировано 21 сентября 2011 года в Wayback Machine , рабочий документ, Консорциум исследований в области информационной безопасности и политики (CRISP), Стэнфордский университет.
  68. ^ М. Штайнбах и С. Джайлз из MITRE (2005), Модель совместных инвестиций в инфраструктуру. Архивировано 24 сентября 2011 г. в Wayback Machine , AIAA-2005-7309, в AIAA 5-й ATIO и 16-й технологии систем легче воздуха. конференции по аэростатным системам, Арлингтон, Вирджиния, 26–28 сентября 2005 г.
  69. ^ Блумфилд, Р., Герра, С. (2002), Моделирование процессов для поддержки аргументов надежности, Труды. Международная конференция по надежным системам и сетям, стр. 113–122. ДСН 2002.
  70. ^ Кристофер Л. Вебер и Санат К. Калидас (осень 2004 г.), Анализ затрат и выгод серебряной сертификации LEED для общежития нового дома в Университете Карнеги-Меллона, Проект планирования инвестиций и ценообразования в гражданских системах, Факультет гражданского и экологического проектирования, Университет Карнеги-Меллона .
  71. ^ Дж. МакМахон, X. Лю, И. Туриэль (июнь 2000 г.), Анализ неопределенности и чувствительности стоимости жизненного цикла балласта и периода окупаемости, Технический отчет LBNL-44450, Lawrence Berkeley Labs, Беркли, Калифорния.
  72. ^ Пол К. Дэвис (2000), Работа со сложностью: исследовательский анализ, обеспечиваемый многоразрешительным и многоперспективным моделированием, Материалы 32-й конференции по зимнему моделированию, стр. 293–302.
  73. ^ Пол К. Дэвис (2000), Исследовательский анализ с помощью мультиразрешения, многоперспективного моделирования, Материалы зимней конференции по моделированию 2000 г. Дж. А. Джойнс, Р. Р. Бартон, К. Канг и П. А. Фишвик, ред.
  74. ^ НАСА (1994), Система моделирования расписания и анализа рисков затрат (SCRAM), Успехи НАСА SBIR.
  75. ^ "Примеры использования Cubeplan" . Cubeplan.com . Проверено 12 июля 2011 г.
  76. ^ «Консультационные услуги Novix» . Novix.com . Проверено 12 июля 2011 г.
  77. ^ Enrich Consulting, публикации по управлению портфелем. Архивировано 13 июля 2011 г., в Wayback Machine.
  78. ^ "Бикор, Инк." Bicore.nl . Проверено 12 июля 2011 г.
  79. ^ "Инструменты оценки НИОКР в WL Gore" . Люмина. Архивировано из оригинала 17 октября 2013 года.
  80. ↑ Ускорение разворота космического корабля. Архивировано 15 марта 2012 г., в Wayback Machine , тематические исследования Lumina.
  81. ^ Автопроизводитель экономит 250 миллионов долларов на гарантийных расходах. Архивировано 12 декабря 2010 г. в тематических исследованиях Wayback Machine Lumina.
  82. ^ Грелье, Дж., Раваццани, П., Кардис, Э. (2014). «Потенциальное воздействие на здоровье жилых помещений магнитных полей чрезвычайно низкой частоты в Европе». Интернационал окружающей среды . 62 . Пергам: 55–63. Бибкод : 2014EnInt..62...55G. дои : 10.1016/j.envint.2013.09.017. hdl : 10044/1/41782 . ПМИД  24161447.
  83. ^ Грелье, Дж., Уайт, член парламента, Де Белл, С., Брусс, О., Эллиотт, Л.Р., Флеминг, Л.Е., Хевисайд, К., Симпсон, К., Тейлор, Т., Уиллер, Б.В., Ловелл, Р. (май 2024 г.). «Оценка пользы для здоровья рекреационной физической активности на природе в Англии». Интернационал окружающей среды . 187 : 108667. Бибкод : 2024EnInt.18708667G. дои : 10.1016/j.envint.2024.108667 . hdl : 10871/135858 . ISSN  0160-4120. ПМИД  38642505.
  84. ^ Нил Вишбоу и Макс Хенрион, «Руководство пользователя Demos», Департамент инженерии и государственной политики, Университет Карнеги-Меллон, 1987.

Внешние ссылки