|
|
| Строка 1: |
Строка 1: |
| {{#ask: [[Segregation (model)]]| ?Description }}
| |
| == Эксперимент: зависимость числа переездов от установленного порога толерантности ==
| |
| === Запуск модели с базовыми настройками ===
| |
| Изначально агенты расселены хаотично, но с ростом числа переселений, наблюдается формирование нескольких больших районов.
| |
| Возникает вопрос - как с изменением уровня толерантности будет изменяться время, за которое будут сформированы районы из которых никто не захочет переезжать?
| |
| === Гипотеза ===
| |
| H0: При снижении уровня толерантности (увеличении значения %-similar-wanted), количество переездов (время за которое система достигает стабильного состояния) будет увеличиваться. При этом я предполагаю, что зависимость будет линейной.
| |
|
| |
|
| H1: Какая либо зависимость отсутствует.
| |
|
| |
| === Эксперимент ===
| |
| Для проведения эксперимента NetLogo был установлен локально. При помощи пространства поведения был подготовлен датасет.
| |
| При сборе данных были вставлены следующие значения:
| |
|
| |
|
| |
| Плотность расселения: ["density" 10 20 30 40 50 60 70 80 90]
| |
|
| |
|
| |
| Порог толерантности: ["%-similar-wanted" 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100]
| |
|
| |
|
| |
| В результате был получен следующий датасет:
| |
|
| |
|
| |
| [[Файл:GG11.png| 600ptx]]
| |
|
| |
|
| |
| https://docs.google.com/spreadsheets/d/18oJPWpLzbByccITcyoA_w0GFR61MI-2DlRfxcplIH7s/edit?usp=sharing
| |
|
| |
|
| |
| '''Цель эксперимента:''': установить тип зависимости (или ее отсутствие) времени достижения системой стабильного состояния от уровня толерантности.
| |
|
| |
| На основе полученного датасета был сформирован график:
| |
|
| |
|
| |
| [[Файл:GGtvt.png|600px]]
| |
|
| |
| Регрессионный анализ:
| |
|
| |
| How does ([total steps]) depend on (%-similar-wanted) ?
| |
| LSRL: [total steps] = 10,73 (%-similar-wanted) - NaN
| |
| N = 800, ρ = 0,7664, r2 = 0,5874
| |
| Regression details
| |
| slope 10,73 95% CI = [10,1, 11,35]
| |
| intercept -292,5 95% CI = [-328,9, -256,2]
| |
|
| |
| testing slope ≠ 0
| |
| t = 33,7, P < 0.0001
| |
| df = 798, α = 0,05, t* = 1,96,
| |
|
| |
| === Наблюдения и замечания ===
| |
| 1. Значения равные 1000, не становятся больше, из-за вручную выставленных ограничений модели. Если количество total steps равно 1000, можно считать что стабильное состояние для такой системы является недостижимым.
| |
|
| |
|
| |
| 2. Для любой плотности расселения большей или равной 20, в промежутке similar-wanted = 70-80 наступает момент, когда стабильность становится недостижимой, либо мало вероятной.
| |
|
| |
|
| |
| 3. Наблюдаемая зависимость больше походит на экспоненциальную, нежели на линейную.
| |
|
| |
| === Выводы ===
| |
| По итогам исследования, можно сделать следующие выводы: изначальные гипотезы были ошибочны - как и предполагалось в нулевой теории, зависимость присутствует, однако она не линейная, а экспоненциальная.
| |
|
| |
| === Значение для экономики ===
| |
| Мое заключение базируется в основном на втором наблюдении. При высоком уровне требований к гомогенности окружения (70–80% и выше), даже при умеренной плотности населения (≥20%), система теряет способность достигать устойчивого равновесия. Это означает, что в реальных экономических системах — например, на рынке аренды или покупки жилья — чрезмерная «избирательность» участников (будь то по этническому, социальному или экономическому признаку) может привести к хронической нестабильности, постоянной миграции, росту транзакционных издержек и снижению общей эффективности распределения жилищных ресурсов.
| |
