Cеминар «Прикладная статистика»

Архив семинара

31 октября 2022 г.

В. И. Чеботарев (ВЦ ДВО РАН, Хабаровск)
Стохастическое моделирование поездных задержек.

Аннотация

В докладе будут обсуждаться результаты статьи:
Davydov B. I., Chebotarev V. I., Kablukova K. S.
Evolution of Probabilistic Characteristics in the Train Traffic Process. In: Sierpinski G. (eds) Intelligent Solutions for Cities and Mobility of the Future. TSTP 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 352, pp. 101-109. Springer, Cham.
DOI: 10.1007/978-3-030-91156-0_8.
Такие элементы движения поезда, как моменты отправления и времена хода, подвержены случайным воздействиям, что может приводить к нарушениям расписания прибытий. Предлагается метод определения распределений отклонений для моментов прибытия. Исследуется эволюция этих распределений. Для проверки предлагаемой модели используются статистические данные движения грузовых поездов на РЖД.

17 октября 2022 г.

Н. В. Перцев, В. А. Топчий, К. К. Логинов (ОФ ИМ СО РАН)
Стохастическое моделирование перехода ВИЧ-инфицированных клеток и вирусных частиц между двумя лимфоузлами.

Аннотация

Доклад посвящен стохастическому моделированию процесса перехода инфицированных клеток и зрелых вирусных частиц (вирионов) ВИЧ-1-инфекции между двумя лимфатическими узлами. Модель основана на следующих предположениях: 1) продолжительность перехода инфицированных клеток и вирионов между двумя лимфатическими узлами задается с помощью функции, зависящей от времени, 2) в процессе перехода между двумя лимфатическими узлами инфицированные клетки продуцируют вирионы, 3) инфицированные клетки и вирионы могут погибнуть в процессе перехода между двумя лимфатическими узлами. Для аналитического исследования переменных модели используются методы теории ветвящихся случайных процессов. Получены закон распределения и формула для математического ожидания численности популяции вирионов, поступающих из первого лимфатического узла во второй. Поскольку указанный закон распределения не выражается в элементарных функциях, то для детального исследования модели применяется метод Монте-Карло.Полученные эмпирические распределения имеют содержательную биомедицинскую интерпретацию. Описанная модель представляет собой фрагмент более сложной стохастической модели динамики развития ВИЧ-1 инфекции в организме инфицированного человека.