Экспертиза безопасности

ния, во-вторых,- «скученность» возможных значений около математического ожидания, При этих предположениях наиболее приемлемым законом распре­ деления можно считать так называемый нормальный закон распределения, по­ лученный Гауссом: где а - стандартное (или среднеквадратичное) отклонение. В интервале m ± За заключено 99,7 % значений случайной величины, име­ ющей нормальное распределение. Отсюда возникает «правило За» - прак­ тически все значения случайной величины лежат в этом интервале. Обычно при проведении количественного анализа возможности наступле­ ния головного события с помощью древовидной структуры пользуются кон­ кретными значениями вероятностей реализации исходных событий. Нет никакой гарантии точного определения этих вероятностей. Правильнее использовать такой подход: «скорее всего вероятность реализации будет та­ кой-то», т.е. подразумевать возможность разброса значения Р около наиболее вероятного. К примеру, вероятность i-ro события скорее всего будет равной 0,2, хотя возможен разброс от 0,1 до 0,3. В этом случае т=0,2; а=0,1/3~ 0,033 : Подобные рассуждения имеет смысл провести для возможных вероятно­ стей реализации всех исходных событий. Сам количественный анализ следует проводить для всех возможных ком­ бинаций вероятностей исходных событий. Результатом будет итоговая плот­ ность распределения вероятностей головного события, а не конкретное значе­ ние при обычном анализе. Проведение подобного анализа возможно лить с помощью компьютера, поскольку число «проб» достаточно велико. Для конкретной выборки значе­ ний вероятностей исходных событий используется генератор случайных пе­ ременных величин нормального распределения при выбранных значениях m и а. 0J 0J S 28