Александр Филонов пишет:

А с чего Вы решили, что SPC используется только для случайных процессов?
Допустим механизм распространения описывается экспоненциальной кривой. Что, нельзя применить SPC к ней?

SPC - это подход к принятию решений в условияз вариабельности процессов. Какова цель рассмотрения процесса, которы развивается по экспоненте?

Александр Запорожцев пишет:

SPC - это подход к принятию решений в условияз вариабельности процессов. Какова цель рассмотрения процесса, которы развивается по экспоненте?

Понятно теперь Ваше понимание "механизма распространения" Вы по прежнему связываете его только с 'нормальным распределением' кое Вы и называете 'случайный процесс'.

Плюс мышление 'по двум точкам'. Случайный.

Если процесс случайный, то SPC, по Вашему, не применяется. А зачем? - спрашиваете Вы Владимира Шпера.

Хотя он объяснил зачем. .Интервью .43:00 - 47:00 .
И про различные распределения - у Георгия . "Чтобы увидеть, как с этим справляются три-сигма границы, для описания обычной вариабельности можно использовать различные вероятностные модели".




У нас уже все привыкли, что в субботу и воскресенье процент заболевших резко снижается. Так и говорят. Потому что статистику, ("цифровизацию") - не обманешь.

Александр Филонов пишет:

Понятно теперь Ваше понимание "механизма распространения" Вы по прежнему связываете его только с 'нормальным распределением' кое Вы и называете 'случайный процесс'.

При чем тут нормальное распределение? Где Вы видите на графике нормальное распределение?

Что видит на графике вирусолог? Какие предсказания он можем сделать?

Александр Запорожцев пишет:

При чем тут нормальное распределение? Где Вы видите на графике нормальное распределение?

Что видит на графике вирусолог? Какие предсказания он можем сделать?

А Шпер говорил о предсказаниях для вирусологов? Или о чем то другом?

Можете привести цитату?

Александр Филонов пишет:

А Шпер говорил о предсказаниях для вирусологов? Или о чем то другом?

Можете привести цитату?

Он гооворил, что ему любопытно следить за данными о заболевании. Но это не профессиональный взгляд на процесс - если не поимать дисциплины вирусологии, то это прото разглядываеин картинок.
SPC - это инструмент профессионала в постоянном улучшении деятельности предприятий

Александр Запорожцев пишет:

Он гооворил, что ему любопытно следить за данными о заболевании. Но это не профессиональный взгляд на процесс - если не поимать дисциплины вирусологии, то это прото разглядываеин картинок.
SPC - это инструмент профессионала в постоянном улучшении деятельности предприятий

А понятно, понятно... Значит этот разброс красных и синих точек вдоль кривой - это вирусолог должен объяснить.
И что? Объяснил?

Александр Филонов пишет:

А понятно, понятно... Значит этот разброс красных и синих точек вдоль кривой - это вирусолог должен объяснить.
И что? Объяснил?

Нет, разброс точек вдоль кривых, вирусолога не будет интересовать. Он будет мтроить математичскую модель этогзаболевания. Я читал отчеты вирусологов по постоению моделей, они пытаются учесть факторы, влияющие на особенности поведения заболевания.

Александр Запорожцев пишет:

Нет, разброс точек вдоль кривых, вирусолога не будет интересовать. Он будет мтроить математичскую модель этогзаболевания. Я читал отчеты вирусологов по постоению моделей, они пытаются учесть факторы, влияющие на особенности поведения заболевания.

Ряд ошибочных представлений АЗ о "случайных процессах", "вариабельности" и их анализе созрел, как катаракта, и так же мешает видеть и понимать явления. Попробую начать лечение с последнего поста, и как уж успею.
1. Независимо от того, как эпидемиолог (а не вирусолог) строит модель: угадываете её, а потом подгоняете под данные, или сразу используете имеющиеся данные, как подсказку, - ему нужно иметь относительно достоверные данные. Как в условиях шума их получить? Берём книгу "Понимание вариабельности" и читаем про диаграммы поведения процесса. (Да, а в главе 5 пример анализа тенденции, тоже пригодится.) Зачем?
Пример 1: Россия, конец ноября 20 - январь 21. Волна или плато? Был ли максимум?
Пример 2: Москва, ноябрь 20 - конец декабря 21. Волна или плато? Был ли максимум?
Пример 3, 4, 5, 6: другие аналогичные структуры.
Пример 7: что произошло в середине января 21?
Пример 8: Что произошло в июне и июле 21, там, где большие размахи? Или ничего? И так далее.
Зачем это всё нужно? Для отделения сигнала от шума. А зачем их разделять? Берём книжку ... Ну, и ещё для построения модели с учётом факторов. А как их обнаружить?
Хорошо, про вирусологов - эпидемиологов пока хватит.

Александр Запорожцев пишет:

Александр Филонов пишет:

А с чего Вы решили, что SPC используется только для случайных процессов?
Допустим механизм распространения описывается экспоненциальной кривой. Что, нельзя применить SPC к ней?

SPC - это подход к принятию решений в условияз вариабельности процессов. Какова цель рассмотрения процесса, которы развивается по экспоненте?

2. ГЛ: А какая разница? Предметом рассмотрения у Уилера в известной нам книге были процессы, положительной характеристикой которых было длительное нахождение контролируемого параметра в некотором предсказуемом коридоре значений при постоянстве среднего значения. Путём совершенствования процесса или в результате ухудшения он мог перейти в другой коридор и к другому среднему значению, но они должны снова быть хотя бы постоянными. Но уже в главе 5 рассматривается процесс, имеющий тенденцию к изменению. Для его предсказуемости нужны предсказуемый коридор и среднее значение. Остаётся совсем немного: пусть тенденция будет (так задумано творцом ) экспоненциальной, а эти два параметра - предсказуемыми. И всё, нет проблем.
Когда мы говорим о нормальности, то имеем в виду распределение отклонений от среднего (строго говоря, от матожидания). Шухарт, а потом Уилер показали, что и в случае других типов распределений отклонений, в интервал 3 сигма попадает большая их часть. То, что не попадает, с большой долей вероятности есть результат изменившихся условий внешней среды или процесса.
Сам график не обязан быть нормальным или каким-то особым. Всё зависит от того, какую задачу вы решаете. Если нужно построить модель по известным данным, то, как я уде написал, сперва стараемся разделить шум и сигнал. Может получиться не сразу. Но чем лучше мы это сделаем, тем корректнее будет модель.

Что здесь важно: не нужно путать вид изменения наблюдаемой характеристики и вид распределения отклонений от среднего, вид вариабельности.

Георгий Лейбович пишет:

ГЛ: А какая разница? Предметом рассмотрения у Уилера в известной нам книге были процессы, положительной характеристикой которых было длительное нахождение контролируемого параметра в некотором предсказуемом коридоре значений при постоянстве среднего значения. .

Тут АЗ помогла бы 3D модель. Если поместить синие или красные точки на картинке AЗ внутрь шланга ("коридор") и представить извивающийся график как шланг, а все точки внутри него, то 'среднее' был бы центр сечения шланга.

Думаю для АЗ несложно было бы провести контрольные линии 1S, 2S, 3S для точек на графике с март 21 по май 21. Потому что они параллельны оси OX.

Когда же 'шланг' совершает поворот вместе с контрольными линиями, например находится под уклоном (синии точки с дек 21 по март 21), то это задача не для слабонервных.