ГДМ с рачетом базового варианта (то бишь без ГТМ).
Несколько другое нужно. Есть программа, которая на основе характеристик вытеснения считает эффект от ГТМ. Как оценить правильность расчетов? Например, рассчитала программа эффект, например, по кривой обводнения Камбарова. Как проверить правильно программа считает или нет? Есть ли примеры: входная информация такая-то, должно получиться то-то и то-то? Или самому ручками считать для проверки?
"Есть черный ящик, но непонятно как он считает", так? Тогда лучше справочник (формулы) в руки - и проверять.
Кстати, даже вариантов расчета по одной характеристике может быть несколько. Там же одно-двух параметрические зависимости. Так вот результат подбора параметров будет зависеть от заложенного методологического подхода: например, 1) можно подобрать регрессией на всем интервале истории и дать прогноз; 2) можно разделить интервал истории на два - интервал регрессии (например, МНК) и интервал проверки (так, будто бы на входе известна только часть истории); тогда в этих двух случаях результаты будут разными (более того во втором варианте - тоже можно получить разные результаты при разных пропорциях разбиения исходного интервала).
Вот так все неоднозначно. А вы хотите как лезвием отрезать - правильно/неправильно...
Несколько другое нужно. Есть программа, которая на основе характеристик вытеснения считает эффект от ГТМ. Как оценить правильность расчетов? Например, рассчитала программа эффект, например, по кривой обводнения Камбарова. Как проверить правильно программа считает или нет? Есть ли примеры: входная информация такая-то, должно получиться то-то и то-то? Или самому ручками считать для проверки?
"Есть черный ящик, но непонятно как он считает", так?
Тогда лучше справочник (формулы) в руки - и проверять.
Кстати, даже вариантов расчета по одной характеристике может быть несколько. Там же одно-двух параметрические зависимости.
Так вот результат подбора параметров будет зависеть от заложенного методологического подхода:
например, 1) можно подобрать регрессией на всем интервале истории и дать прогноз; 2) можно разделить интервал истории на два - интервал регрессии (например, МНК) и интервал проверки (так, будто бы на входе известна только часть истории); тогда в этих двух случаях результаты будут разными (более того во втором варианте - тоже можно получить разные результаты при разных пропорциях разбиения исходного интервала).
Вот так все неоднозначно. А вы хотите как лезвием отрезать - правильно/неправильно...