ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010— 2011
Для получения P(AjO =N, С =Y) все значения В суммируют:
Т а б л и ц а В.10— Апостериорная вероятность для узла А с узлами D и С
P(A*Y|D =N ,C =Y)
P(A=N|D*N. C’ Y)
0.88
0.12
Полученные результаты показывают, что априорная вероятность Р (A=N) увеличилась с 0.1 до 0.12 (апосте
риорные данные) и изменения являются незначительными. С другой стороны, значение вероятности P(B=N|D=N.
C=Y) изменилось с 0.4 до 0.56. Это изменение уже более существенно.
В.26.5 Выходныеданные
Байесовский подход может быть применен в той же степени, что и классическая статистика, с получением
широкого диапазона выходных данных, например при анализе данных для получения точечных оценок и довери
тельных интервалов. Сети Байеса используют для получения апостериорных распределений. Графические пред
ставления выходных данных обеспечивают простоту понимания модели, при этом данные могут быть легко изме
нены для исследования корреляции и чувствительности параметров.
В.26.6 Преимуществаи недостатки
Преимуществами метода являются следующие:
- Для использования метода достаточно знание априорной информации.
- Логически выведенные утверждения легки для понимания.
- Применение метода основано на формуле Байеса.
- Метод предоставляет собой способ использования субъективных вероятностных оценок.
Недостатками метода являются следующие:
- Определение всех взаимодействий в сетях Байеса для сложных систем не всегда выполнимо.
- Подход Байеса требует знания множества условных вероятностей, которые обычно получают экспертны
ми методами. Применение программного обеспечения основано на экспертных оценках.
В.27 Кривые FN
В.27.1 Краткий обзор
Кривые FN являются способом графического представления вероятности событий, вызывающих опреде
ленный уровень опасных воздействий для установленной группы населения. Чаще всего эти кривые отображают
частоту заданного количества жертв.
Кривые FN отображают накопленную частоту (F). при которой на N или более представителей населения
будет оказано воздействие. Большие значения N. которые могут возникнуть с высокой частотой F. представляют
значительный интерес, поскольку вероятность событий в этом случае велика.
В.27.2 Область применения
Кривые FN являются способом представления результатов анализа риска. Многие события имеют высокую
вероятность результатов с низкими последствиями и низкую вероятность с высокими последствиями. Кривые FN
позволяют отразить уровень риска, который представляет собой линию, описывающую скорее некоторый диапа
зон. чем отдельную точку, представляющую пару значений вероятности и последствия.
Кривые FN могут быть использованы для сравнения значений риска, например, сравнения прогнозируемо
го риска с критериями в виде кривой FN или для сравнения прогнозируемого риска с накопленными данными об
инцидентах или с критериями принятия решения (также выражаемыми в виде кривой FN). Кривые FN могут быть
использованы при проектировании систем, процессов или для управления существующими системами.
В.27.3 Входные данные
Входными данными являются:
- совокупности пар значений вероятности и последствий за определенный период времени;
- выходные данные, полученные в результате количественного анализа риска, предоставляющие количе
ственные оценки вероятности для конкретных случайных событий;
- данные накопленных записей и количественной оценки риска.
В.27.4 Процесс выполнения метода
На основе имеющихся данных строят график с указанием по оси абсцисс числа жертв (установленного
уровня опасных воздействий, например смертности), по оси ординат — вероятности N или большего количества
жертв. Вследствие большого диапазона значений на осях обычно применяют логарифмический масштаб.
Кривые FN могут быть построены с использованием данных фактических потерь в прошлом или вычислены
и построены на основе оценок, полученных методом имитационного моделирования. Используемые данные и
сделанные предположения могут означать, что данные двух типов кривой FN представляют собой различную
информацию и должны быть использованы отдельно и для различных целей. Теоретические кривые FN в основ
ном применяют при проектировании системы, статистические кривые FN — при управлении существующими
системами.
57