Федотов Валерий Павлович (matholimp) wrote in covid19stat,
Федотов Валерий Павлович
matholimp
covid19stat

Category:

Моделирование борьбы за статистические показатели

Мы часто говорим о том, что официальной статистике нельзя верить. Причин две. Во-первых, системные и методологические ошибки. Во-вторых, стремление отдельных чиновников разного уровня приукрасить свои достижения. Первое нуждается в тщательном исследовании контекстов. Но второе успешно можно моделировать.
Начнём с хрестоматийной схемы Бернулли. Пусть многократно ставится один и тот же эксперимент, вероятность благоприятного исхода которого обозначена через Р. Допустим, что количество проведённых экспериментов оказалось настолько большим, что уже не поддаётся контролю. Зато зафиксированы длинные серии побед (благоприятных исходов) и поражений (неблагоприятных). Нужно оценить Р в следующих напрашивающихся случаях:
1) зафиксирована серия из А подряд побед;
2) серия из ровно А подряд побед была зафиксирована К раз, но при этом не случилось ни одной серии из А+1 подряд победы (т.е. за каждой из К названных рекордных серий из А подряд побед следовало поражение);
3) зафиксированы одна серия из А подряд побед и другая серия из В подряд поражений, но при этом не случилось ни одной серии из А+1 подряд победы и ни одной серии из В+1 подряд поражения.
Я помню, что аналогичными оценками в 1980-е годы занимался Валерий Невзоров из ЛГУ. Возможно, какие-то нужные оценки были им получены.
Теперь допустим, что в распоряжении некоторого чиновника имеется ограниченный ресурс, однократная трата которого позволяет повысить вероятность благоприятного исхода в одном эксперименте (например, использовать аппарат ИВЛ по отношению к конкретному больному). Ограниченность ресурса означает невозможность воспользоваться им в каждом случае и право чиновника делать выбор.
Оставим стимулы коррупционного характера за рамками нашей модели. Допустим, что вышестоящее начальство оценивает работу чиновника по названным выше показателям А и-или В: самым длинным сериям подряд идущих побед и поражений. Ясно, что тогда мотивация чиновника воспользоваться ресурсом начнёт расти вслед за длиной серии.
Какова оптимальная стратегия чиновника, если Р постоянна, а поступление ресурса стационарно (т.е. с учётом уже потраченного объём ресурса растёт линейно по отношению к числу проведённых экспериментов)?
Как лучше распорядиться ресурсом, если Р переменна, но перед проведением каждого конкретного эксперимента есть возможность оценить значение Р (состояние больного) именно для этого эксперимента?
Как сильно применение этих оптимальных стратегий позволяет накрутить показатели А и В в сравнении с беспорядочным (случайным) расходованием ресурса?
Subscribe

promo covid19stat april 19, 2020 07:03 13
Buy for 10 tokens
Свежее с https://matholimp.livejournal.com/1923087.html : Канун дней рождения величайших мерзавцев, сильнее других повлиявших на историю ХХ века (рамки которого задним числом разумнее определять как 1918-2018), побуждает к юбилейному тексту. На исходе первой мировой волна социалистических…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 3 comments