Предварительное информирование это: Технология Предварительного информирования

Содержание

Предварительное информирование — ООО «Инфотех»

Предварительное информирование (ПИ) — это технология представления в таможенные органы сведений о товарах до их фактического прибытия на территорию ЕАЭС. Предварительную информацию в таможенный орган представляют участники ВЭД. Состав ПИ и порядок ее представления зависит от вида транспорта, на котором товары прибывают в пункт пропуска. В данной статье будет рассмотрено представления ПИ для автомобильного транспорта с помощью программы СТМ ВЭД-Декларант.

НОРМАТИВНО-ПРАВОВЫЕ ДОКУМЕНТЫ

Для подачи автомобильного ПИ нужно знать и понимать нормативно-правовые документы, которые регулируют применение данной технологии. К таковым относятся:

— Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии № 52 от 10.04.2018.
— Решение Коллегии Евразийской экономической комиссии № 56 от 17.04.2018;

Решением Коллегии ЕЭК № 52 от 10.04.2018 определен формат номера предварительной информации, который имеет вид XX/ДДММГГ/000000000. Отметим, что до вступления в силу данного документа формат номера предварительной информации был другим и включал код таможенного органа, вид транспорта и т.д. В некоторых программах такой номер ПИ до сих пор встречается.

Ключевыми положениям Решения Коллегии ЕЭК №56 являются:

— ПИ представляется до прибытия товаров на таможенную территорию Союза, но не позднее чем за 2 часа до уведомления таможенного органа о прибытии товаров на таможенную территорию Союза;
— ПИ может не представляться в случае ввоза транспортного средства международной перевозки без товаров;
— ПИ представляется по каждому транспортному (перевозочному) документу отдельно.

СХЕМА ПОДАЧИ ПИ

Порядок предоставления предварительной информации в таможенный орган представлена на следующей схеме:

Приведенная схема состоит из шести шагов и включает взаимодействие декларанта, перевозчика и должностного лица таможни посредством Единой автоматизированной информационной системой таможенных органов (ЕАИС ТО). Ниже представлено описание каждого из шагов данной схемы.

Шаг 1. Декларант за 2 часа до прибытия груза создает и отправляет в ЕАИС ТО пакет предварительной информации о товарной партии. Подготовка предварительной информации происходит в программном средстве ВЭД-Декларант. Отметим, что отправка данных в приведенной схеме происходит через информационную систему оператора электронного декларирования. Для отправки данных требуется электронная подпись.

Шаг 2. ЕАИС ТО обрабатывает полученные данные и присваивает им идентификационный номер (пример номера: RU/221121/000000003). Данный идентификатор передается декларанту. Полученный идентификационный номер ПИ в программном средстве декларанта может интерпретироваться в виде штрих кода:

Если предоставленные данные содержат ошибки, то вместо идентификационного номера декларанту передается протокол с выявленными ошибками.

Шаг 3. Декларант передает полученный идентификационный номер перевозчику. Перевозчик прикладывает полученный идентификационный номер к товаросопроводительным документам. Передача идентификационного номера от декларанта перевозчику зачастую происходит через мессенджеры или электронную почту. Перевозчик (водитель) при прибытии в пункт пропуска, помимо товаросопроводительных документов, предъявляет должностному лицу таможенного органа идентификационный номер ПИ (иногда его предъявляют в распечатанном виде с соответствующим штрих-кодом).

Шаг 4. Должностное лицо таможенного органа производит ввод данных об идентификационном номере ПИ в свое программное средство (КПС АПП) для выполнения запроса предварительной информации из ЕАИС ТО.

Шаг 5. ЕАИС ТО обрабатывает запрос на предоставления данных. Если идентификационный номер не был использован, то должностному лицу таможенных органов передается предварительная информация, которую на шаге 1 предоставил декларант.

Шаг 6. Должностное лицо сверяет данные в ПИ с данными в товаросопроводительных документах и оформляет прибытие товара. При этом декларанту передается уведомление об использовании ПИ.

На этом информационный обмен по предоставлению предварительной информации считается завершенным.

Важно, что декларант может до получения уведомления об использовании ПИ вносить в предварительную информацию изменения. При этом внесенные изменения должны также передаваться в ЕАИС ТО.

ПРАКТИКА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ИНФОРМИРОВАНИЯ ИЗ ПРОГРАММЫ ВЭД-ДЕКЛАРАНТ

Для подачи предварительной информации в таможенные органы необходимы следующие программы:

1. ВЭД-Декларант. Программа позволяет подготовить ПИ. Кроме подготовки ПИ данная программа позволяет создавать ДТ, ТД, КДТ, ДТС и т.д.
Установочный комплект https://ftp.ctm.ru/ctm/DCL/SFX/setup_dl.exe

2. Монитор ЭД. Программа является модулем ВЭД-Декларант и служит для передачи сведений в таможенные органы в электронном виде.

Установочный комплект https://ftp.ctm.ru/ctm/MONITOR_ED/SFX/setup_me.exe

3. Крипто ПРО. Данная программа является средством криптографической защиты информации и предназначена для наложения электронной подписи с помощью национальных алгоритмами шифрования.

Установочный комплект https://www.cryptopro.ru (для скачивания необходимо пройти процедуру регистрации на сайте).

Кроме перечисленных программ потребуются подключение к системе электронного декларирования и наличие квалифицированной электронной подписи. Для их получения можно обратиться в ООО «Инфотех».

ПОДАЧА ПИ ИЗ ПРОГРАММЫ ВЭД-ДЕКЛАРАНТ НА ОДНУ ТОВАРНУЮ ПАРТИЮ

Предварительное информирование может подаваться на одну товарную партию или на несколько. В данном разделе рассмотрим порядок подготовки и подачи ПИ в случае, когда в транспортном средстве заявлена одна товарная партия.

Для подготовки и подачи ПИ из программы ВЭД-Декларант необходимо:
1. На панели инструментов нажать кнопку «Создать новую ДТ».

2. В появившемся окне «Создание ДТ (ТД)» установить переключатель «С чистого листа» и нажать «ОК».

3. В окне «Таможенные процедуры» выбрать вкладку «Предварительная информация», затем выделить строку «АМ ПИ…» и нажать «ОК».

4. В появившемся бланке ПИ необходимо заполнить поля об отправителе, получателе, перевозчике, транспортных средствах, товаре и документах

Важными для заполнения являются:

— графа 7. В данной графе нужно указать 05, если товары после прибытия товары размещаются на СВХ, или 06, если после прибытия товары будут помещаться под процедуру таможенного транзита.

— Графа 30. В случае если в 7-й графе указано значение 05, то необходимо заполнить графу 30. В данной графе указывается сведений о СВХ, на котором будут размещены товары после прибытия. При этом обязательно указывается планируемое время размещения.

— Ожидаемое прибытие. Данные поля находятся в нижней части бланка. В полях необходимо указать информацию о таможенном органе прибытия и планируемой дате прибытия.

5. После заполнения всех необходимых сведений вызвать меню передачи и выбрать пункт «Передать ПИ о товарах, ввозимых автотранспортом».

После этого произойдёт отправка ПИ в ЕАИС ТО. Программа ВЭД-Декларант в отдельном поле будет отображать статус отправки.

6. После обработки ПИ в ЕАИС ТО статус документа изменится на «ПИ зарегистрирована», и в отдельном поле будет отображен регистрационный номер ПИ. Среднее время обработки ПИ 3 минуты.

Данный регистрационный номер может быть скопирован или распечатан в виде штрих-кода для последующей передачи перевозчику.

7. После того как предварительная информация будет предъявлена в таможенный орган, статус документа изменится на «ПИ использована». Подробную информацию о смене статусов можно увидеть в журнале регистрации документов, который вызывается нажатием на кнопку «>>» в верхней части окна заполнения бланка ПИ.

Отметим важное упрощение при подготовке ПИ в программе ВЭД-Декларант: программа позволяет преобразовать ДТ в ПИ и ПИ в ДТ. Для этого достаточно в графе 1 вызвать диалог выбора таможенных процедур и указать необходимое значение. После этого программа изменит бланк в требуемый и преобразует необходимые значения в графах.

ПОДАЧА ПИ ИЗ ПРОГРАММЫ ВЭД-ДЕКЛАРАНТ НА НЕСКОЛЬКО ТОВАРНЫХ ПАРТИЙ

На практике часто встречается ситуация, когда ПИ подается на несколько товарных партий. Данные товарные партии загружены в одно транспортное средство и перевозятся в адрес разных получателей. В этом случае в таможенный орган подается одна ПИ, которая включает в себя сведения обо всех товарных партиях.

Процесс подготовки ПИ для первой товарной партии в транспортном средстве полностью совпадает с рассмотренным ранее порядком. Отличие заключается лишь в том, что после внесение сведений о товарной партии необходимо добавлять еще одну товарную партию и заполнить ее. В этом случае ПИ должна оформляться грузоперевозчиком или лицом, владеющим информацией о всех товарных партиях. Для добавления товарных партий необходимо:

1. На панели инструментов вызвать список товарных партий.

2. В окне «Список товарных партий» нажать кнопку «Добавить» и выбрать из диалога подходящий способ создания товарной партии. Отметим, что на практике сведениями о других товарных партиях обычно предоставляются декларантом в электронном виде. В этом случае в последнем диалоге можно выбрать режим создание товарной партии «По образцу…» и выбрать подходящую ДТ, ТД или ПИ из списка загруженных в базу ВЭД-Декларант документов.

3. В результате откроется чистый бланк заполнения товарной партии. В нем необходимо заполнить имеющиеся поля. Необходимо обратить внимание, что сведения о транспортном средстве и перевозчике будут недоступны, т.к. они уже заполнены в первой товарной партии.

Для перемещения между товарными партиями над второй графой представлены кнопки перемещения.

Добавление следующих товарных партий происходит через окно «Список товарных партий». Количество товарных партий не ограничено.

Отправка ПИ происходит из бланка заполнения первой товарной партии.

ЧАСТО ВОЗНИКАЮЩИЕ ВОПРОСЫ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ПИ

Среди вопросов, которые возникают при подготовке ПИ, можно отметить следующие:
1. Как внести изменения в ПИ?
Внесение изменений в ПИ происходит в статусе «ПИ зарегистрирована». Для отправки изменений нужно в меню передачи выбрать пункт «Запрос на внесение изменений в ПИ».

2. Что делать, если из информационной системы таможни долго на приходит регистрационный номер ПИ?
На практике иногда случаются ситуации, когда регистрационный номер ПИ не приходит более 10 минут. В этом случае можно сделать копию ПИ и отправить ее еще раз. Для создания копии ПИ необходимо зайти в главное меню и выбрать пункт Документ->Сохранить под новым номером… В результате программа создаст копию исходной ПИ, которую через меню передачи можно отправить в таможенный орган повторно.

3. Какие документы указывают в 44-й графе ПИ?
Наша практика показывает, что в автомобильном ПИ декларанты чаще всего указывают данные о накладной, спецификации и инвойсе.

4. Может ли УИН Описи из транзитной декларации заменить ПИ?
Да, действительно идентификационные сведения поданной транзитной декларации могут выступать в качестве ПИ (см. приказ Минфина России № 144н от 30 августа 2016 года), но на практике такой подход пока не получил широкого применения.

5. Инспектор требует предоставить ПИ в другом виде. Предоставленная АМ ПИ ему не подходит. Что делать в этом случае?
В некоторых пунктах пропуска требуют предоставлять вместе с ПИ больше сведений. Сведения, которые указаны АМ ПИ может оказаться недостаточно для проведения необходимых операций в пункте пропуска при прибытии. В этом случае рекомендуется преобразовать АМ ПИ в ДТ ПИ. Для этого в графе 1 нужно вызвать справочник процедур и выбрать пункт ДТ ПИ. После этого бланк изменится и в нем необходимо заполнить недостающие сведения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подготовка и отправка предварительной информации является важной операцией, которая зачастую предшествует помещению товара под разные таможенные процедуры. Качество подготовки ПИ значительно ускоряет пропуск груза на границе и может влиять на прохождения автоматической регистрации при транзите товара.

На сайте ФТС России открыт бесплатный Web-портал электронного предварительного уведомления российских таможенных органов о транзите товаров (портал ЭПС)

Устранение административных барьеров и минимизация затрат автомобильных перевозчиков является одной из основных задач АСМАП по созданию условий функционирования системы МДП на территории Российской Федерации.

На протяжении многих лет международные автоперевозчики сталкиваются на границе с  фактическим навязыванием коммерческих услуг по формированию электронной копии книжки МДП.

Одним из вариантов решения проблемы ФТС России видит во введении процедуры предварительного информирования российских таможенных органов о ввозимых товарах и транспортных средствах и, начиная с 2006 г., проводит работу по законодательному закреплению этой процедуры.

Предварительное информирование о ввозе товаров, безусловно, является важным инструментом ускорения таможенных процессов перемещения товаров через границу, и в результате, повышения эффективности деятельности перевозчиков.

При этом АСМАП в диалоге с ФТС России последовательно отстаивает позиции о том, что предварительное информирование должно быть доступно с минимальными затратами перевозчику или любому заинтересованному лицу, действующему в интересах перевозчика. В настоящее время развитие и доступность интернет-технологий для взаимодействия с информационными таможенными системами позволяет реализовать такую возможность.

Так, перевозчики-держатели книжек МДП в 2009 году начали осваивать предварительное информирование таможенных органов ЕС с использованием бесплатных интернет-программ  МСАТ TIR-EPD и финской Web-transit.

В начале 2010 года ФТС России с аналогичным подходом разработала бесплатный интернет-портал электронного предварительного уведомления российских таможенных органов о транзите товаров. 

ФТС России на своем официальном сайте http://www.customs.ru разместила интернет-страничку портала электронного представления сведений (далее — портал ЭПС). С помощью предлагаемого интернет-ресурса любое заинтересованное лицо, в том числе перевозчик, его отправитель или экспедитор, бесплатно может подать  уведомление в российские таможенные органы для оформления транзита по территории Российской Федерации.

Адрес входа в портал ЭПС: http://edata.customs.ru/FtsPersonalCabinetWeb/Services/About/Eps.

 

Как пользоваться?

Доступ в портал ЭПС свободный с любого стандартного компьютера, имеющего подключение к сети Интернет. Для работы в интернет-портале ЭПС пользователю необходимо произвести регистрацию, указав стандартные сведения о себе. После регистрации и входа в личный кабинет пользователю будет доступна работа с личным кабинетом, создание, отправка и отслеживание статуса предварительного уведомления, а также будут доступны инструкции и весь инструментарий для предварительного уведомления. Адрес входа в личный кабинет: http://edata.customs.ru/FtsPersonalCabinetWeb/.

 

Как заполнять уведомление?

На страничках портала ЭПС представлен видеоролик процедуры заполнения предварительного уведомления о транзите товаров по процедуре МДП, а также необходимые инструкции.

 

Преимущества

Предварительное уведомление с использование портала ЭПС предоставляет возможность сразу после открытия книжки МДП при отправке товара передать сведения в российские таможенные органы, и тем самым избежать необходимости перевозчику обращаться к посредникам и нести дополнительные расходы по формированию электронной копии книжки МДП (транзитной декларации).

 

В пункте пропуска

Водителю в пункте пропуска необходимо одновременно с представлением документов и сведений о перевозке предъявить таможенному органу распечатанный штрих-код предварительного уведомления или его 36-ти символьный регистрационный номер, который он должен получить от пользователя портала ЭПС.

Должностное лицо таможенного органа в автомобильном пункте пропуска в соответствие с  приказом ФТС от 03.10.08  № 1230 при выполнении перевозчиком необходимых условий самостоятельно формирует с использованием штатного программного средства на основании сведений, содержащихся в предварительном уведомлении и в предъявленных перевозчиком документах, электронную копию транзитной декларации, и не позднее 15 минут с момента приема документов выдает перевозчику разрешение на внутренний таможенный транзит.

 

Дополнительные условия

Предварительное уведомление о ввозе товаров и транспортных средств на территорию Российской Федерации должно быть подано не менее чем за 1 час до прибытия перевозчика в пункт пропуска. За это время информация проходит через центральную информационную систему ФТС России, обрабатывается и поступает в пункт пропуска, указанный в предварительном уведомлении.

 

Для минимизации расходов по предварительному уведомлению АСМАП настоятельно рекомендует перевозчикам освоить процедуру предварительного уведомления с использованием портала ЭПС и/или передать эту функцию заказчикам на перевозку.

Сотрудники департамента МДПиТС Артемов Александр Владимирович ([email protected]) и Шаманов Виталий Николаевич ([email protected]) готовы оказать содействие и консультации, тел. (495) 232-66-27.

 

АСМАП

Предварительное информирование таможенных органов: что это и для чего нужно?

На таможенных постах ежедневно совершается огромное количество операций. То, насколько быстро они будут завершены, напрямую влияет на скорость доставки тех или иных товаров из другой страны. Поэтому в течение многих лет ведется работа по разработке механизмов ускорения прохождения таможенных процедур. На сегодняшний день одним из наиболее эффективных инструментов являются информационные технологии.

Институт предварительного информирования (ПИ) таможенных органов в числе приоритетных направлений информатизации в таможенной сфере.

Коротко о главном

Сущность термина достаточно проста: перевозчики, таможенные представители и иные заинтересованные лица могут заранее подать в таможенные органы информацию о транспортируемых грузах и используемом транспорте.

Предоставление данных осуществляется в электронном виде. Допустимый срок — за два и более часа до прибытия груза для ввоза на территорию ТС. Местонахождение лица, подающего информацию, значения не имеет.

ПИ на территории Таможенного союза официально практикуется с 2012 года и является обязательным для грузов, доставляемых автомобильным, железнодорожным, воздушным и водным транспортом.

Как происходит информирование?

Заинтересованное лицо заранее собирает пакет документов (сведения о подающем информацию и о перевозчике, сведения о транспорте, прогнозируемые дата и время прибытия, количество груза, маркировки, тип упаковки и так далее) и направляет при помощи специальной программы на конкретный таможенный пост.

Получивший данные инспектор проверяет пакет документов, пользуясь программными средствами. Проанализировав информацию, уполномоченный специалист выносит предварительное решение.

Таким образом, таможенное оформление грузов начинается еще до момента, когда транспорт фактически прибывает на пост.

Почему это полезно и выгодно?

Для получателя груза крайне важно общее время, затрачиваемое на транспортировку и логистику. Предварительное информирование дает возможность сократить временные затраты и ускорить прохождение груза через границу. Однако перед ПИ должна проводиться кропотливая работа по формированию корректной сопроводительной документации. Ошибки неизбежно приведут к простою и сведут на нет возможную экономию времени.

Именно поэтому целесообразно обращаться к профессиональным таможенным представителям.

Получите бесплатную консультацию специалистов «ДЕ-КА Транс» по телефону: 8-800-302-75-43.


Вопросы по предварительному информированию

Суть предварительного информирования таможенных органов

Предварительное информирование таможенных органов – это подача данных о товаре и транспортных средствах в таможенные службы государств – членов ЕАЭС до поступления товара на пункт пропуска, как минимум за 2 часа.

Цель предварительного информирования заключается в том, чтобы таможенные службы смогли заранее ознакомиться с товаром и спланировать операции по таможенному контролю.

Обращаем внимание, что с 2012 года при международных автоперевозках процедура предоставления предварительной информации является обязательной. В случаях авиаперевозки, перевозки грузов морским и ж.д. транспортом, предварительное информирование является добровольной процедурой.

Кто может предварительно предоставлять информацию в таможенные органы

Одним из преимуществ предварительного информирования является то, что информацию могут предоставлять практически любые заинтересованные лица, а именно отправители, перевозчики, получатели, таможенные брокеры и другие.

Растаможка – это неформальное слово, означающее таможенное оформление.

При этом лицо, подающее информацию, не обязано находиться в стране – члене ЕАЭС.

Какие сведения должна содержать предварительная информация

Предварительная информация должна содержать сведения:

  • о транспортных средствах, осуществляющих международную перевозку товаров;
  • о товарах, которые перевозят через таможенный пост;
  • о месте и времени поступления либо убытия товара на территорию таможенного союза;
  • о физических лицах, прибывающих на территорию таможенного союза или убывающих с такой территории;
  • о составе экипажа транспортного средства;
  • о кол-ве топлива на борту транспортного средства и других запасов.

Как проходит подача предварительной информации в таможенные органы

Подача предварительной информации происходит в электронном виде на официальном сайте Федеральной Таможенной Службы (ФТС).

Процесс подачи предварительной информации состоит из 2 этапов

Первый этап: товар еще не прибыл на таможенную границу.
Лицо, выполняющее подачу предварительной информации, должно зарегистрироваться на официальном сайте ФТС России. Далее заполнить форму предварительного уведомления, указав все необходимые данные о грузе и транспорте и зарегистрировав ее в Личном кабинете участника ВЭД. После регистрации программа выдает уникальный идентификационный номер предварительного уведомления.

Важно! Предварительная информация должна поступить в таможенные органы не позднее, чем за 2 часа до прибытия груза в пункт пропуска.

Второй этап: товар прибыл на таможенный пост.
При таможенном оформлении товара необходимо предоставить уникальный номер предварительного уведомления. Далее таможенные службы определяют соответствие между данными, предоставленных предварительно и по факту.

Примечание:если расхождения в данных отсутствуют, то таможенное оформление занимает не более 15 минут.

Какие преимущества использования предварительного информирования таможенных органов

Процедура предварительного информирования дает возможность ускорить совершение таможенных операций, а, следовательно, в значительной степени сократить время и финансовые издержки всех заинтересованных лиц.

Несмотря на то, что скорость прохождения таможенного контроля увеличивается, это не способствует ухудшению его качества, так как у таможенных служб есть дополнительное время на проверку документов до поступления товара на таможенный пост.

Сроки введения предварительного информирования о товарах, ввозимых водням транспортом на территорию ЕАЭС, перенесены на 1 июля 2019 года

Евразийская экономическая комиссия (ЕЭК) приняла решение о переносе на 1 июля 2019 года сроков введения обязательного предварительного информирования о ввозе товаров на территорию Евразийского экономического союза (ЕАЭС) (Решение ЕЭК от 31 июля 2018 г. №124), информирует Балтийская таможня.

В первую очередь это касается тех, кто связан с перемещением товаров через границу ЕАЭС водным транспортом (морским и речным) — для них с 1 октября 2018 года предварительное информирование должно было стать обязательным. В этот день вступало в силу решение Коллегии ЕЭК от 10.04.2018 № 51. В нем определены состав предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию ЕАЭС водным транспортом, лица, которые обязаны или вправе представлять такую информацию, сроки ее представления, а также случаи, когда предварительная информация может не представляться.

Данная процедура предусматривает заблаговременное направление в таможенный орган сведений о ввозимых товарах и транспортных средствах до их фактического прибытия на таможенную территорию ЕАЭС. Напомним, что обязательное предварительное информирование предусмотрено в отношении товаров, ввозимых автомобильным, воздушным и железнодорожным транспортом.

Единственным морским портом, в котором введено обязательное предварительное информирование о ввозимых товарах, является свободный порт Владивосток. Это предусмотрено статьей 22 Федерального закона от 13.07.2015 № 212-ФЗ «О свободном порте Владивосток». Она возлагает на перевозчиков или иных заинтересованных лиц обязанность представлять в таможенный орган предварительную информацию до прибытия товаров с использованием информационных систем. Состав предварительной информации о товарах в отношении свободного порта Владивосток утвержден постановлением Правительства РФ от 28.09.2016 № 975. В остальных портах предварительная информация о товарах представляется в добровольном порядке.

Балтийская таможня уточняет, что решением Коллегии ЕЭК от 31.08.2018 № 124, которое вступило в силу в начале сентября, на 1 июля 2019 года перенесены сроки вступления в силу сразу нескольких решений Коллегии ЕЭК:

— от 10.04.2018 № 51 «Об утверждении Порядка представления предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию ЕЭК водным транспортом»;
— от 17.04.2018 № 56 «Об утверждении Порядка представления предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию ЕЭК автомобильным транспортом»;
— от 10.04.2018 № 52 «О порядке регистрации предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию Евразийского экономического союза»;
— от 17.04.2018 № 57 «Об утверждении Порядка представления предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию Евразийского экономического союза железнодорожным транспортом»;
— от 24.04.2018 № 62 «Об утверждении Порядка представления предварительной информации о товарах, предполагаемых к ввозу на таможенную территорию Евразийского экономического союза воздушным транспортом».

ТЕХНОЛОГИИ

Технологии

Компания «ПИК-Юг», предоставляет комплекс услуг для участников ВЭД по подключению к системе электронного декларирования через Интернет, а именно:

  • помощь в оформлении пакета документов для подключения к системе электронного декларировании через Интернет;
  • настройка программы оформления ДТ и формализованных документов для осуществления передачи этой информации в таможню;
  • обеспечение круглосуточного, защищенного (в соответствии с требованиями безопасности) канала передачи данных от информационного оператора до ГНИВЦ ФТС России.

Мы берём на себя роль связующего звена между участниками ВЭД и таможенными органами, а также может оказывать техническую поддержку по настройке каналов передачи информации, установке и обслуживанию программных продуктов, сертифицированных для работы с системой электронного декларирования.

Условно схему можно разделить на несколько этапов.

На первом этапе специалист по таможенному оформлению подготавливает электронный пакет, состоящий из ДТ и других документов, необходимых при таможенном оформлении, ставит свою электронную цифровую подпись (далее — ЭЦП) и отправляет по защищенному каналу информационному оператору.

На втором этапе этот пакет документов проходит через сервер маршрутизации информационного оператора и следует далее по защищенному каналу в ГНИВЦ ФТС России, где проверяется право доступа конкретного участника ВЭД к системе электронного декларирования и достоверность его ЭЦП.

Третий этап включает в себя пересылку пакета документов по таможенной транспортной технологической подсистеме из ГНИВЦ ФТС России на таможенный пост, на котором и будет происходить таможенное оформление товаров, заявленных в ДТ.

Сообщение о завершении таможенного оформления (или о переводе на общеустановленный порядок таможенного оформления) проходит обратно по таможенным каналам и через информационного оператора поступает к участнику ВЭД.

К разным участникам описанной выше схемы взаимодействия предъявляются разные требования в части их технического оснащения.

Участники ВЭД должны получить ЭЦП и установить у себя программное обеспечение для оформления ДТ и сопутствующих документов, прошедшее сертификацию в ГНИВЦ ФТС России.

Информационный оператор устанавливает у себя сервер маршрутизации и обеспечивает выполнение всех требований безопасности вплоть до защиты от несанкционированного доступа помещения, в котором установлен сервер маршрутизации. Таможенные органы разных уровней должны быть подключены к транспортной технологической подсистеме ФТС России.

Стоит отдельно акцентировать внимание на том, почему работа через информационного оператора выгодна в первую очередь для участников ВЭД.

  1. Участникам ВЭД не нужно закупать дорогостоящее оборудование, настраивать его и оплачивать работу высококвалифицированного IT-специалиста, который будет поддерживать работоспособность этого оборудования и актуальность программного обеспечения.
  2. Не нужно тратить время на согласования схем подключения и прохождения процедуры сертификации.
  3. Участники ВЭД могут получать от нашей компании техническую поддержку.
  4. Важно не только для участников ВЭД, но и для таможенных органов, информационный оператор обеспечивает работоспособность каналов связи от участника ВЭД до ГНИВЦ ФТС и является единственной организацией, с которой нужно согласовывать вопросы проведения профилактических работ по сопровождению таможенной системы.

Таким образом, участники ВЭД работая в системе электронного декларирования и пользуясь услугами информационного оператора, экономят время и средства, получают возможность минимизировать бумажный документооборот, ускорить процессы создания ДТ и таможенного оформления, а также создать единую базу данных по всей внешнеэкономической деятельности предприятия.

Априорная вероятность

Что такое априорная вероятность?

Априорная вероятность в байесовском статистическом выводе — это вероятность события до того, как будут собраны новые данные. Это наилучшая рациональная оценка вероятности результата, основанная на текущих знаниях до проведения эксперимента.

Объяснение априорной вероятности

Априорная вероятность события будет пересматриваться по мере поступления новых данных или информации для получения более точной оценки потенциального результата.Эта пересмотренная вероятность становится апостериорной вероятностью и рассчитывается с использованием теоремы Байеса. В терминах статистики апостериорная вероятность — это вероятность наступления события А при условии, что произошло событие В.

Например, три акра земли имеют метки A, B и C. Один акр имеет запасы нефти под поверхностью, а два других — нет. Априорная вероятность обнаружения нефти на акре С составляет одну треть, или 0,333. Но если испытание бурением проводится на акре B и результаты показывают, что в этом месте нет нефти, то апостериорная вероятность обнаружения нефти на акрах A и C становится равной 0.5, так как каждый акр имеет один из двух шансов.

Теорема Байе — очень распространенная и фундаментальная теорема, используемая в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении.

п ( А ∣ Б ) знак равно п ( А ∩ Б ) п ( Б ) знак равно п ( А ) × п ( Б ∣ А ) п ( Б ) куда: п ( А ) знак равно априорная вероятность А происходит п ( А ∣ Б ) знак равно условная вероятность А При условии Б происходит п ( Б ∣ А ) знак равно условная вероятность Б При условии А происходит \begin{align}&P(A\mid B)\ =\ \frac{P(A\cap B)}{P(B)}\ = \\frac{P(A)\ \times\ P(B\ mid A)}{P(B)}\\&\textbf{где:}\\&P(A)\ =\ \text{априорная вероятность появления }A\text{}\\&P(A\mid B )=\ \text{условная вероятность }A\\&\qquad\qquad\quad\ \text{ при условии, что }B\text{ встречается}\\&P(B\mid A)\ = \ \text{ условная вероятность }B\\&\qquad\qquad\quad\ \ \text{ при условии, что }A\text{ происходит}\\&P(B)\ =\ \text{вероятность появления }B\text{} \end{выровнено} ​P(A∣B) = P(B)P(A∩B)​= P(B)P(A) × P(B∣A)​, где: P(A) = априорная вероятность наступления A P( A∣B) = условная вероятность A при условии, что B произойдет P(B∣A) = условная вероятность B   при условии, что A произойдет

Если нас интересует вероятность события, о котором у нас есть предварительные наблюдения; мы называем это априорной вероятностью.Будем считать это событие А, а его вероятность Р(А). Если есть второе событие, влияющее на P(A), которое мы назовем событием B, то мы хотим знать, какова вероятность того, что произошло событие A при заданном B. В вероятностной нотации это P(A|B), известное как апостериорная вероятность или пересмотренная вероятность. Это потому, что это произошло после исходного события, отсюда пост в апостериорной части. Именно так теорема Байе уникальным образом позволяет нам обновлять наши прежние убеждения новой информацией.

Глава 9 Рассмотрение предыдущих распределений

Один из наиболее часто задаваемых вопросов при первом знакомстве с байесовской статистикой: «Как мы выбираем априорные значения?» Хотя ни в какой ситуации не бывает одного «идеального» априора, в этой главе мы обсудим некоторые вопросы, которые следует учитывать при выборе априора.Но сначала, вот несколько общих идей, которые следует иметь в виду.

  • Байесовский вывод основан на апостериорном распределении, а не на априорном. Поэтому апостериор требует гораздо большего внимания, чем априор.
  • Априор — это только часть байесовской модели. Вероятность — это другая часть. И есть данные, которые используются для подгонки модели. Выбор априора — это лишь одно из многих допущений моделирования, которые необходимо оценить и проверить.
  • Во многих ситуациях апостериорное распределение не слишком чувствительно к разумным изменениям априорного.В этих ситуациях важным вопросом является не «что является априорным?» а скорее «есть ли вообще априор»? То есть вы принимаете байесовский подход, рассматриваете параметры как случайные величины и количественно оцениваете неопределенность параметров с помощью вероятностных распределений?
  • Одно из критических замечаний по поводу байесовской статистики в целом и априорных значений в частности заключается в том, что они субъективны. Однако любой статистический анализ по своей сути субъективен, наполнен множеством предположений и решений.За исключением простейших ситуаций, если вы спросите пять статистиков, как решить конкретную проблему, вы, скорее всего, получите пять разных ответов. Априорные анализы и байесовский анализ данных по своей сути не более субъективны, чем любое из множества других предположений, сделанных в статистическом анализе.

Субъективность допустима и часто полезна. Выбор субъективного априорного значения позволяет нам явно включить в наш анализ богатый прошлый опыт.

Пример 9.1 Ксиомара утверждает, что может предсказать, в какую сторону приземлится подброшенная монета. Рохелио утверждает, что чувствует разницу между кока-колой и пепси.

Прежде чем читать дальше, остановитесь и задумайтесь: чье утверждение — Ксиомары или Рохелио — изначально более убедительно? Или вы так же убеждены? Почему? Иными словами, к чьему утверждению вы изначально отнеслись более скептически? Или вы так же настроены скептически? Иными словами, чье заявление потребует больше данных, чтобы убедить вас?

Чтобы проверить утверждение Ксиомары, вы подбрасываете правильную монету 10 раз, и она правильно предсказывает результат 9 из 10 бросков.(Можно предположить, что монета честная, броски независимы, и в сборе данных нет ничего смешного.)

Чтобы проверить заявление Рохелио, вы даете ему слепой тест на дегустацию 10 чашек, подбрасывая монету для каждой чашки, чтобы определить, подавать ли кока-колу или песпи. Рохелио правильно определяет 9 из 10 чашек. (Можно предположить, что монета честная, броски независимы, и в сборе данных нет ничего смешного.)

Пусть \(\theta_X\) будет вероятностью того, что Ксиомара правильно угадает результат честного подбрасывания монеты.Пусть \(\theta_R\) будет вероятностью того, что Рохелио правильно угадает газировку (Coke или Pepsi) в случайно выбранной чашке.

  1. Как специалист по частоте может поступить в этой ситуации? Каким будет вывод?
  2. Рассмотрим байесовский подход. Опишите в общих чертах ваши предыдущие распределения для двух параметров. Как они сравниваются? Как это повлияет на ваши выводы?
\iffalse{} Решение. к примеру 9.1
  1. Для Ксиомара частотник может провести проверку нулевой гипотезы \(H_0:\theta_X = 0.5\) по сравнению с альтернативной гипотезой: \(H_a:\theta_X > 0,5\). Значение p будет около 0,01, вероятность наблюдения по крайней мере 9 из 10 успехов из биномиального распределения с параметрами 10 и 0,5 ( 1 - pbinom(8, 10, 0,5) ). Установка Рохелио была бы аналогичной и давала бы такое же значение p. Таким образом, строгий частотник был бы в равной степени убежден в обоих утверждениях.
  2. До наблюдения за данными мы, вероятно, более скептически относимся к заявлению Ксиомары, чем к заявлению Рохелио.Поскольку подбрасывание монеты непредсказуемо, у нас было бы сильное априорное убеждение, что \(\theta_X\) близко к 0,5 (что было бы, если бы она просто угадывала). Наш априор для \(\theta_X\) будет иметь среднее значение 0,5 и небольшое априорное стандартное отклонение, чтобы отразить, что только значения, близкие к 0,5, кажутся правдоподобными. Следовательно, потребуется много доказательств, чтобы поколебать наши прежние убеждения.
    С другой стороны, мы можем быть знакомы с людьми, которые могут отличить кока-колу от пепси; может быть, мы даже можем сами.Наш априор для \(\theta_R\) будет иметь меньшее априорное SD, чем для \(\theta_X\), чтобы обеспечить более широкий диапазон правдоподобных значений. У нас может быть даже априорное среднее для \(\theta_R\) выше 0,5, если у нас есть опыт работы с большим количеством людей, которые могут определить разницу между кока-колой и пепси. Учитывая выборочные данные, наша апостериорная вероятность того, что \(\theta_R>0,5\), будет больше, чем апостериорная вероятность того, что \(\theta_X > 0,5\), и нас больше убедит заявление Рохелио, чем заявление Ксиомары.

Даже если априорное значение не представляет сильных априорных убеждений, само наличие априорного распределения позволяет провести байесовский анализ. Помните, что и байесовский, и частотный подходы являются допустимыми подходами к статистическому анализу, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Тем не менее, есть некоторые проблемы с частотными подходами, которые устраняет включение априорного распределения и принятие байесовского подхода. (Честно говоря, в предстоящем исследовании будут рассмотрены некоторые недостатки байесовского подхода по сравнению с частотным подходом.)

Пример 9.2 Тамика — баскетболистка, которая на протяжении всей своей карьеры имела вероятность 0,5 выполнить любую трехочковую попытку. Однако ее тренер опасается, что ее трехочковые броски стали хуже. Чтобы проверить это, тренер заставляет Тамику бросить серию из трех очков; она составляет 7 из 24. Есть ли у тренера доказательства того, что Тамике стало хуже?

Пусть \(\theta\) будет вероятностью того, что Тамика успешно сделает любую попытку с тремя очками.Предположим, что попытки независимы.
  1. Перед сбором данных тренер решает, что у него будут убедительные доказательства того, что Тамике стало хуже, если p-значение меньше 0,025. Предположим, тренер сказал Тамике сделать 24 попытки, а затем остановить и подсчитать количество успешных попыток. Используйте программное обеспечение для вычисления p-значения. Тренер уверен, что Тамике стало хуже?
  2. Перед сбором данных тренер решает, что у него будут убедительные доказательства того, что Тамике стало хуже, если p-значение меньше 0.025. Предположим, тренер сказал Тамике бросать, пока она не сделает 7 трехочковых, а затем остановить и подсчитать общее количество попыток. Используйте программное обеспечение для вычисления p-значения. Тренер уверен, что Тамике стало хуже? (Подсказка: общее количество попыток имеет отрицательное биномиальное распределение.)
  3. Теперь предположим, что тренер использует байесовский подход и предполагает бета(\(\альфа\), \(\бета\)) априорное распределение для \(\тета\). Предположим, тренер сказал Тамике сделать 24 попытки, а затем остановить и подсчитать количество успешных попыток.Определите функцию правдоподобия и апостериорное распределение \(\theta\).
  4. Теперь предположим, что тренер использует байесовский подход и предполагает бета(\(\альфа\), \(\бета\)) априорное распределение для \(\тета\). Предположим, тренер сказал Тамике бросать , пока она не сделает 7 трехочковых, а затем остановить и подсчитать общее количество попыток. Определите функцию правдоподобия и апостериорное распределение \(\theta\).
  5. Сравните байесовский и частотный подходы в этом примере.Зависит ли «сила доказательств» от того, как были собраны данные?
\iffalse{} Решение. к примеру 9.2
  1. Нулевая гипотеза: \(H_0:\theta = 0,5\), альтернативная гипотеза: \(H_a:\theta < 0,5\). Если нулевая гипотеза верна и Тамике не стало хуже, то \(Y\), число успешных попыток, имеет биномиальное (24, 0,5) распределение. Значение p равно \(P(Y \le 7) = 0,032\) из pbinom(7, 24, 0,5) . Используя строгий порог 0.025, тренер НЕ был убежден, что Тамике стало хуже.
  2. Нулевая гипотеза: \(H_0:\theta = 0,5\), альтернативная гипотеза: \(H_a:\theta < 0,5\). Если нулевая гипотеза верна и Тамике не стало хуже, то \(N\), общее количество попыток, необходимых для достижения 7 успешных попыток, имеет отрицательное биномиальное (7, 0,5) распределение. Значение p равно \(P(N \ge 24) = 0,017\) от 1 — pnbinom(23 — 7, 7, 0,5) . (В R nbinom подсчитывает только общее количество неудач, а не общее количество попыток.{17}, \qquad 0 < \theta < 1. \] (\(\binom{24 - 1}{7 - 1}\) следует из того факта, что последняя попытка должна быть успешной.) Обратите внимание, что форма вероятности как функции \(\theta\) имеет вид то же, что и в предыдущей части. Следовательно, апостериорное распределение - это бета-(\(\альфа + 7\), \(\бета + 17\)) распределение.
  3. Несмотря на то, что оба частотных сценария предполагают 7 успешных попыток из 24, p-значение, измеряющее силу доказательств для отклонения нулевой гипотезы, различалось в зависимости от того, как были собраны данные.Использование строгого порога 0,025 привело к тому, что тренер отклонил нулевую гипотезу в одном сценарии, но не в другом. Однако байесовский анализ одинаков в любом сценарии, поскольку апостериорные распределения были одинаковыми. Для байесовского анализа все, что имело значение в данных, это то, что в 24 попытках было 7 успешных попыток.

Байесовский анализ данных рассматривает параметры как случайные величины с вероятностным распределением. Априорное распределение количественно определяет неопределенность исследователя в отношении параметров до данных наблюдений.Некоторые вопросы, которые следует учитывать при выборе предыдущего, включают в произвольном порядке:

.
  • Предварительные убеждения исследователя! Априорное распределение является частью статистической модели и должно согласовываться со знаниями о лежащей в основе научной проблеме. Исследователи часто являются экспертами с богатым прошлым опытом, который может быть явно включен в анализ посредством априорного распределения. Такой априор называется информативным или слабоинформативным априором.
  • Приор регуляризации.Приоритет, который при правильной настройке уменьшает переоснащение или «чрезмерную реакцию» на данные.
  • Неинформативный априор, также известный как (ссылка, расплывчатый, плоский априор). Ищется априор, который играет минимальную роль в выводе, чтобы «данные могли говорить сами за себя».
  • Математическое удобство. Априорное значение выбирается таким образом, чтобы упростить вычисление апостериорного, как в случае сопряженных априорных значений.
  • Интерпретация. Апостериорный анализ — это компромисс между данными и априорным.Некоторые априорные значения позволяют легко интерпретировать относительный вклад данных и предшествующих апостериорных значений. Например, подумайте об интерпретации «предыдущих успехов и предыдущих неудач» в бета-биномиальной модели.
  • Prior на основе данных прошлых . Байесовское обновление можно рассматривать как итеративный процесс. Апостериорное распределение, полученное в ходе одного раунда сбора данных, может информировать об априорном распределении для другого раунда.

Для тех, кто поначалу вообще скептически относился к априорным распределениям, стратегия всегда выбирать неинформативные или плоские априорные распределения может оказаться привлекательной.Плоские априоры распространены, но редко являются лучшим выбором с точки зрения моделирования. Точно так же, как вы не хотели бы предполагать нормальное распределение вероятности в каждой проблеме, вы не должны использовать плоскую априорную вероятность в каждой проблеме.

Кроме того, при попытке выбрать неинформативный априор возникают некоторые тонкие проблемы.

Пример 9.3 Предположим, мы хотим оценить \(\theta\), долю студентов Калифорнийского политехнического университета, которые вчера хоть раз носили носки.

  1. Каковы возможные значения для \(\theta\)? Какое априорное распределение вы могли бы считать неинформативным априорным распределением?
  2. Вы можете выбрать предыдущую версию Uniform(0, 1), также известную как предыдущую версию Beta(1, 1). Вспомним, как мы интерпретировали параметры \(\alpha\) и \(\beta\) в бета-биномиальной модели. Представляет ли собой распределение Beta(1, 1) «отсутствие предварительной информации»?
  3. Предположим, что из выборки из 20 студентов 4 вчера носили носки. Как бы вы оценили \(\theta\) с одним числом, основываясь только на данных?
  4. Предположим, что предыдущая версия Beta(1, 1) и выборочные данные 4/20.Определите апостериорное распределение. Напомним, что одна байесовская точечная оценка \(\theta\) является апостериорным средним. Найдите апостериорное среднее \(\theta\). Означает ли это, что «данные говорят сами за себя»?
  5. Как можно изменить \(\alpha\) и \(\beta\) в дистрибутиве Beta до того, как не будет представлена ​​предварительная информация? Нарисуйте приору. Видите ли вы какие-либо потенциальные проблемы?
  6. Предположим, что бета (0, 0) априорно для \(\theta\) и выборочных данных 4/20. Определите апостериорное распределение.Найдите апостериорную моду \(\theta\). Означает ли это, что «данные говорят сами за себя»?
  7. Теперь предположим, что параметр, который вы хотите оценить, представляет собой шансов того, что учащийся вчера был в носках, \(\phi=\frac{\theta}{1-\theta}\). Каковы возможные значения \(\phi\)? Как может выглядеть неинформативный априор? Это правильный приор?
  8. Предположим, что Beta(1, 1) предшествует \(\theta\). Используйте моделирование для аппроксимации априорного распределения шансов \(\phi\).Можно ли сказать, что это неинформативный априор для \(\phi\)?
\iffalse{} Решение. к примеру 9.3
  1. \(\theta\) принимает значения в (0, 1). Мы могли бы предположить плоскую априорную оценку для (0, 1), то есть равномерную (0, 1) априорную.

  2. Мы интерпретировали \(\alpha\) как «предыдущие успехи» и \(\beta\) как «предыдущие неудачи». Таким образом, Бета (1, 1) в каком-то смысле эквивалентна «размеру априорной выборки», равному 2. Конечно, априорной информации немного, но это и не «отсутствие априорной информации».

  3. Пропорция выборки, 4/20 = 0,2.

  4. С априорным значением Бета(1, 1) и данными выборки 4/20 апостериорное распределение будет Бета(5, 17).{16}, 0 < \theta <1\).{16 - 1}, \qquad 0 <\theta < 1 \] То есть апостериорное распределение — это бета-(4, 16)-распределение. Апостериорное среднее 4/20=0,2, пропорция выборки. Однако апостериорная мода равна \(\frac{4-1}{4 + 16 -2}= \frac{3}{18} = 0,167\). Таким образом, апостериорная мода не позволяет «данным говорить только за себя».

  5. Если \(\theta=0\), то \(\phi=0\); если \(\theta=1\), то \(\phi = \infty\). Итак, \(\phi\) принимает значения в \((0, \infty)\). Мы могли бы выбрать плоский априор для \((0,\infty)\), \(\pi(\phi) \propto 1, \phi > 0\).Однако это было бы неправильным априором.

  6. Смоделируйте значение \(\theta\) из бета-(1, 1) распределения, вычислите \(\phi = \frac{\theta}{1-\theta}\) и повторите несколько раз. Результаты моделирования ниже. (Распределение сильно смещено вправо, поэтому мы отображаем только значения в (0, 50).)

      тета = rбета (1000000, 1, 1)
    шансы = тета / (1 - тета)
    hist(шансы[шансы<50], перерывы = 100, xlab = "шансы", частота = ЛОЖЬ,
     ylab = "плотность",
     main = "Предыдущее распределение шансов, если предварительное распределение вероятности Равномерно (0, 1)")  

    Несмотря на то, что априорное значение для \(\theta\) было плоским, априорное преобразование \(\theta\) — нет.

неправильное априорное распределение — это априорное распределение, которое не интегрируется до 1, поэтому не является правильной плотностью вероятности. Однако неправильное собственное часто приводит к правильному апостериорному распределению. Таким образом, на практике иногда используются неправильные априорные распределения.

Плоские априоры являются обычным выбором в некоторых ситуациях, но редко когда-либо являются лучшим выбором с точки зрения моделирования. Кроме того, плоские априоры, как правило, не сохраняются при преобразованиях параметров.2\) и наоборот.

Пример 9.4 Предположим, что \(\theta\) представляет долю взрослых, страдающих определенным редким заболеванием.

  1. Объясните, почему вы можете не захотеть использовать однозначную априорную форму (0, 1) для \(\theta\).
  2. Предположите, что Uniform(0, 1) предшествует. Предположим, вы проверите \(n=100\) подозрительных случаев. Используйте моделирование для аппроксимации априорного прогностического распределения числа больных в выборке. Это кажется разумным?
  3. Предположите, что Uniform(0, 1) предшествует.Предположим, что в \(n=100\) подозреваемых случаях ни у кого на самом деле нет заболевания. Найдите и интерпретируйте заднюю медиану. Это кажется разумным?
\iffalse{} Решение. к примеру 9.4
  1. Мы знаем, что это редкое заболевание! Мы хотим сконцентрировать большую часть нашей априорной вероятности для \(\theta\) около 0,

  2. .
  3. Если заболевание редкое, мы можем не ожидать каких-либо фактических случаев в выборке из 100, может быть, 1 или 2. Однако априорное прогностическое распределение говорит, что любое значение между 0 и 100 фактическими случаями равновероятно! Это кажется очень необоснованным, учитывая, что заболевание встречается редко.

      theta_sim = руниф(10000)
    y_sim = rbinom (10000, 100, theta_sim)
    история(y_sim,
         xlab = "Смоделированное количество успехов",
         main = "Предварительное прогнозное распределение")  

  4. Апостериорное распределение — это бета-распределение (1, 101). Задняя медиана равна 0,007 ( qbeta(0,5, 1, 101) ). На основе выборки из 100 подозреваемых случаев без реальных случаев апостериорная вероятность 50% больше 0.7% людей страдают этим заболеванием. Показатель 7 фактических случаев на 1000 — это не очень редкое заболевание, и мы думаем, что есть 50% вероятность того, что этот показатель еще выше? Опять же, это кажется не очень разумным, основываясь на наших знаниях о том, что это заболевание встречается редко.

Распределения априорных прогнозов можно использовать для проверки обоснованности априорных данных для данной ситуации перед просмотром выборочных данных. Соответствуют ли смоделированные образцы тому, что вы могли бы ожидать от данных, исходя из ваших базовых знаний о ситуации? Если нет, другой предыдущий может быть более разумным.

Введение в распределение Вейбулла-Байеса

Введение в Распределение Байеса-Вейбулла

Введение

До выпуска Версии 7 Weibull++ имел дело исключительно с тем, что обычно называется классическая статистика . В этой статье другая школа мышления в статистическом анализе, а именно байесовское статистика. Предпосылка байесовской статистики состоит в том, чтобы включить предварительные знания вместе с заданным набором текущих наблюдений, чтобы делать статистические выводы.Предварительная информация может исходить от оперативные данные или данные наблюдений из предыдущих сопоставимых экспериментов или от инженерных знаний.

 

Этот тип анализа особенно полезно, если не хватает текущих тестовых данных и когда есть сильный предварительное понимание параметра предполагаемой модели жизни и распределение можно использовать для моделирования параметра. Включив предварительный информация о параметре(ах), апостериорное распределение для можно получить параметр(ы) и сделать выводы о параметрах модели и их функции могут быть выполнены.

В этой статье описывается байесовский концепции, их применение в анализе жизненных данных и метод Байеса-Вейбулла. распространение в Вейбулл++.

Правило Байеса
Правило Байеса обеспечивает основу для объединения априорной информации о параметр(ы) предполагаемого распределения θ с выборочными данными, чтобы сделать выводы о модели. Априорные знания о параметре (ах) выражается через pdf φ(θ) . L(Данные|θ) — это функция правдоподобия для имеющихся данных. Условное распределение θ заданный набор данных, с использованием правила Байеса, обеспечивает обновленный информация о параметрах θ . Это выражается с помощью следующий сзади pdf :

 

(1)


где:

  • θ — вектор параметров выбранного дистрибутива
  • ς — это диапазон θ
  • L(Данные|θ) функция правдоподобия, основанная на выбранном распределении и данных
  • φ(θ) — предварительное распределение для каждого из параметров

интеграл в уравнении(1) часто называют предельной вероятностью (которая является константой) и может быть интерпретирована как вероятность получения выборочные данные с учетом предварительного распределения. В общем случае интеграл в уравнении (1) не имеет решения в закрытой форме и необходимы численные методы для ее решения.

Это видно из уравнения. (1) что есть существенная разница между классической и байесовской статистикой. Первый, идея априорной информации не существует в классической статистике.Все выводы в классической статистике основаны на выборочных данных. На С другой стороны, в байесовской системе априорная информация представляет собой основу теории. Еще одно отличие заключается в общем подходе к созданию умозаключения и их интерпретация. Например, в байесовском анализе параметры распределения, которые должны быть «подогнаны», являются случайными переменные. На самом деле нет никакого распределения, подходящего для данных в Байесовский случай. Например, рассмотрим случай, когда набор данных получен из теста на надежность.Основываясь на предыдущем опыте использования аналогичного продукта, Аналитик считает, что параметр формы распределения Вейбулла имеет значение между β 1 и β 2 , и хочет использовать эту информацию. Это может быть достигнуто с помощью Теорема Байеса. В этот момент аналитик автоматически форсирует Распределение Вейбулла как модель данных с параметром формы между β 1 и β 2 . В этом примере диапазон значений параметра формы является априорным распределением, которое в данном случае Единый. Применяя уравнение (1), апостериорное распределение формы параметр будет получен. Таким образом, аналитик получит распределение для параметра, а не оценку параметра, как в классическом статистика.

Анализ Байеса-Вейбулла
Применение правила Байеса, уравнение. (1), на распределении Вейбулла получаем после соединения pdf дистрибутив β и η сзади:

Апостериорное распределение времени отказа Т это:

где:

 

- это функция pdf двухпараметрическое распределение Вейбулла.

Эта модель учитывает предварительные знания о бета-параметр распределения Вейбулла, когда он выбран для аппроксимации заданный набор данных. Эта модель имеет множество практических применений, особенно при работе с небольшими размерами выборки и некоторыми предварительными знаниями для параметра формы доступен. Например, при проведении теста часто имеется хорошее понимание поведения режима отказа исследуется, прежде всего, на основе исторических данных.В то же время, большинство тестов на надежность выполняются на ограниченном количестве образцов. Под этих условиях, было бы очень полезно использовать эти предварительные знания с целью сделать более точные прогнозы. Обычный подход к таким сценарии заключается в использовании однопараметрического распределения Вейбулла, но это подход слишком детерминирован, слишком абсолютен, как вы можете сказать (и вы бы Правильно). Модель Байеса-Вейбулла в Weibull++ (которая на самом деле является Модель WeiBayes, в отличие от однопараметрической модели Weibull, которая обычно упоминается как таковой) предлагает альтернативу однопараметрическому методу Вейбулла, включая вариации и неопределенность, которые могли бы наблюдаться в прошлое по параметру формы.Первоначальные исследования, выполненные ReliaSoft R&D группа показывает очень многообещающие результаты, используя эту модель.

В этой модели η предполагается, что он следует неинформативному априорному распределению с плотностью функция φ(η)=1/η. Предыдущее распределение β , обозначенное как φ(β) , можно выбрать из следующих распределений: нормальное, логнормальное, экспоненциальный и равномерный.

Априорные распределения
Априорные распределения играют очень важную роль в байесовской статистике.Они по существу лежат в основе байесовского анализа. Различные типы предшествующих дистрибутивы существуют, а именно информативный и неинформативный . Неинформативные априорные распределения (также известные как расплывчатые, плоские и диффузные) распределения, которые не имеют популяционного базиса и играют минимальную роль в заднее распределение. Идея использования неинформативного априорного распределения заключается в том, чтобы делать выводы, на которые не сильно влияет внешней информации или когда внешняя информация недоступна. равномерное распределение часто используется в качестве неинформативного априорного распределение.

С другой стороны, информативные априоры имеют более сильное влияние на апостериорное распределение. Влияние предварительное распределение на апостериорной основе связано с размером выборки данные и форма приор. Вообще говоря, большие размеры выборки необходимо модифицировать сильные априоры, где слабые априоры подавляются даже относительно небольшие размеры выборки. Информативные априорные данные обычно получают из прошлых данных.

Апостериорные R(T) и λ(t)

ожидаемая надежность на момент времени T это:

где:

Ожидаемая частота отказов на момент времени T это:

или:

где:

- двухпараметрическая частота отказов Вейбулла. функция.

Доверительные границы

Оценки доверительных границ будут обсуждаться в будущих выпусках . Надежность HotWire .n\frac{y_i}{\pi_i}, $$

(1)

, где y i - это AGB ячейки i и π i 902 вероятность включения ячейки В предположении простой случайной выборки без замещения эта вероятность включения равна n / N . Оценка среднего

$ $ {\ hat {\ bar {y}}} _ {\ mathrm {HT}} = \ frac {1} {A} {\ hat {t}} _ {\ mathrm {HT}}, $ $

(2)

где A общая площадь.n\frac{\pi_{ij}-{\pi}_i{\pi}_j}{\pi_{ij}}\frac{y_i}{\pi_i}\frac{y_j}{\pi_j}, $$

(3)

где π ij — вероятность совместного включения ячеек i и j. В случае простой случайной выборки, когда I = J , эта совместная вероятность составляет π I , в противном случае это N ( N - 1) / N ( N − 1).T\boldsymbol{Cov}\left(\boldsymbol{\beta}\right)\bar {\boldsymbol{X}} $$

(Кангас, 2006).Предполагается, что остаточные ошибки модели оказывают незначительное влияние на дисперсию, а это означает, что оценивается среднее значение модели совокупности, а не конечное среднее значение совокупности (Ståhl et al. 2011, p. 99). Если остаточные ошибки пространственно коррелированы, это приведет к появлению дополнительного члена (McRoberts et al. 2018). В данном случае, в контексте относительно небольшой области, пространственная корреляция, вероятно, будет иметь значительный эффект. Однако предполагалось, что им можно пренебречь, поскольку отсутствовал механизм создания конкретной пространственной структуры для смоделированных данных.

Когда доступны две HT-оценки (или оценки с помощью модели или на основе модели) для двух моментов времени, составная оценка может быть сформулирована как

$ $ {\ шляпа {\ бар {у}}} _c = \ альфа {\ шляпа {\ бар {у}}} _1 + \ влево (1- \ альфа \ вправо) {\ шляпа {\ бар {у}} }_2, $$

(8)

, где нижние индексы c , 1 и 2 обозначают составной оценщик, оценщик для первого момента времени и оценщик для второго момента времени, соответственно.2\frac{w_t\left(w-{w}_t\right)}{m_t}\right)}{w}, $$

(10)

, где m t обозначает степени свободы для \( {\hat{\bar{y}}}_t \). В случае исследований две выборки были независимы друг от друга, и, следовательно, оценки также были независимыми. Если бы оценки были коррелированы, веса были бы более сложными (Grafström et al. 2019).

Также можно использовать фильтр Калмана для обновления предыдущих выборочных данных с использованием модели роста и объединения их с новой информацией о выборочных данных.2 \), x t — вектор (случайных) переменных состояния во времени t , a — коэффициент, описывающий рост, u t коэффициент b их влияние. Вместо использования фиксированных коэффициентов a и b для описания роста и урожая, изменения также могут быть описаны с помощью (возможно, нелинейной) модели g

$$ {x}_{t+1}={x}_t+g\left({x}_t,\beta \right)+{e}_t $$

(12)

Модель системы отбора проб может быть записана как

$$ {y}_t={x}_t+{\upsilon}_t $$

Член ошибки, υ , также нормально распределен с нулевым средним значением и дисперсией \( {r}_t^2 \).Член остаточной ошибки можно интерпретировать как описание ошибки выборки для новых данных в модели, основанной на модели (см., например, Cassel et al., 1977).

Калмановскую оценку вектора состояния можно рассчитать с помощью следующей процедуры. Фильтр Калмана имеет шаг предсказания и шаг обновления, которые последовательно следуют друг за другом. Прогнозируемое условное среднее с учетом всех данных во времени t равно

$$ {x}_{t+1\влево|t\вправо.}=a{x}_{t\влево|t\вправо.2\). Затем берется образец для получения y t  + 1 . Прогнозируемое значение почти никогда не будет таким же, как наблюдаемое значение, поэтому вектор невязки η t  + 1 можно определить как

$$ {\eta}_{t+1}={y}_{t+1}-{x}_{t+1\left|t\\right.}. $$

(15)

Предварительная информация,  x t  + 1| t и информация о пробе η t  + 1 затем объединяются в цикле обновления, чтобы получить

$$ {x}_{t+1\влево|t+1\вправо.2. $$

Используемые модели

В этом исследовании мы оценили внешние модели (т.е. модели, оцененные на основе набора данных, независимого от имеющейся выборки), которые будут использоваться в оценке с помощью модели на основе данных графика Валера. Поскольку популяция копулы моделируется на основе тех же данных, модели не являются полностью независимыми от моделируемых данных. Однако внешняя модель фиксируется для смоделированных образцов. Все модели были оценены с использованием взвешенной регрессии для учета гетероскедастичности.Это выполнялось итеративно: веса оценивались по остаткам модели OLS, а затем обратные квадраты невязок использовались в качестве весов в WLS.

за 1999 год, предполагаемая внешняя модель для AGB (T · ha - 1 ) было AGB 1999 = β 0 + β 1 P 20 _ 1999 + β

2 P P P P 80 _ 1999 + β 3 D 8 _ 1999 + ε 1999 (см. Таблицу 1).Остаточная стандартная ошибка RSE  = 32,77, R 2  = 0,7827 и скорректированная R 2   =  0,7784. Остатки этой модели представлены на рис. 2.

Таблица 1. Коэффициенты для модели AGB в 1999 г. Рис. Ориентировочная внешняя модель для AGB (T · Ha - 1 ) было AGB 2010 = β 0 + β 1 P 20 _ 2010 + β 2 P P P 60 _ 2010 + β + β 3 D 2 _ 2010 + ε 2010 (см. Таблицу 2).Остаточная стандартная ошибка RSE  = 41,81, R 2  = 0,2044 и скорректированная R 2  = 0,8010. Остатки этой модели представлены на рис. 3. Влияние рубок после 1999 г. можно обнаружить по нулевой биомассе, измеренной в 2010 г., а также по большей остаточной ошибке, чем наблюдалась в 1999 г.

Таблица 2 Коэффициенты для модели AGB в 2010 г. Рис. 3

Прогноз по сравнению с наземным эталоном AGB в 2010 г. (слева) и остаточный график (справа)

Изменения между 1909 г. и 2010 г. включают как рост участков, так и влияние урожая.В частности, с помощью модели трудно предсказать влияние урожаев, но если только урожаи не могут быть приняты в качестве известных управляющих воздействий, для подхода с фильтром Калмана необходима модель, способная предсказывать и то, и другое.

Модель изменений можно построить несколькими способами. Первый вариант — полагаться на переменные, описывающие запас древостоя, в данном случае на AGB 1999 года, что является типичным способом построения модели роста. Такая модель позволит прогнозировать изменения, происходящие после инвентаризации 1999 или 2010 гг., используя AGB из соответствующей инвентаризации.Другим вариантом является использование как оценки запаса древостоя, так и показателей ALS. Если в модели используются только показатели 1999 г., модель позволяет прогнозировать изменения как после инвентаризации 1999 г., так и после инвентаризации 2010 г. с использованием соответствующих показателей. Если в модели используются показатели 1999 и 2010 гг., модель можно использовать только для оценки прошлых изменений между 1999 и 2010 гг. Однако такая модель, вероятно, будет более точной, поскольку различия в показателях 1999 и 2010 гг. для прямого обнаружения изменений.

В данном случае первый вариант дал большие стандартные ошибки, особенно в отношении урожая. Следовательно, изменение ( C ) было предсказано на основе наблюдаемого AGB в 1999 году и показателей ALS. Первая модель, используя только метрики 2009 года для изменения в AGB (T · ha - 1 ) составляет C 1 = β 0 + β 1 AGB 1999 + β 2 2 2 P P P 60 _ 1999 + β 3 P 80 _ 1999 + β 4 D 2 _ 1999 + β 5 d 6 _ 1999  +  ε C 1 (см. Таблицу 3).

Таблица 3 Коэффициенты для изменений модели с использованием метрик из ALS с 1999 годом

Остаточная стандартная ошибка RSE = 34.50, несколько R 2 = 0,7792 и отрегулирована R 2 = 0,7726. Остатки этой модели представлены на рис. 4. Примечательно, что стандартная ошибка модели изменения фактически немного больше, чем у модели для AGB в 1999 г. Модель в некоторой степени также способна чтобы захватить черенки в дополнение к росту.Прогноз AGB в 2010 г. с использованием истинных значений AGB в 1999 г. и прогнозируемое изменение представлены на рис. 5. На некоторых графиках прогноз AGB является отрицательным, но в целом модель ведет себя логично. Отрицательные прогнозы при применении модели могут быть скорректированы до нуля, но в данном случае такая коррекция не производилась.

Рис. 4

Прогнозируемое и наблюдаемое изменение с 1999 по 2010 год (слева) и остаточный график (справа)

Рис.5

Предсказание AGB в 2010 г. на основе AGB в 1999 г. и оценки изменения

предсказатели. Модель для изменений в AGB (T · Ha - 1 ) составляет C 2 = β 9 = β 0 + β 1 AGB 1999 + β 2 P 20 _ 2010 + β 3 D 2 _ 2010 + β 4 D 2 _ 1999 + ε C 2 (см. Таблицу 4).

Таблица 4 Коэффициенты для изменений модели с использованием метрик из ALS с 1999 и 2010 гг.

Остаточная стандартная ошибка RSE = 30,27, R 2 = 0,8218 и регулируется R 2 = 0,8176. Остатки представлены на рис. 6. В этой модели изменение показателя плотности d 2 между 1999 и 2010 годами можно интерпретировать как описание влияния урожая.

Рис. 6

Прогнозируемое и наблюдаемое изменение надземной биомассы ( AGB ) с 1999 по 2010 г. (слева) и остаточный график (справа) с использованием показателей ALS 1999 и 2010 гг.

Моделирование

Мы представляем различные подходы к использовать данные из старой инвентаризации в качестве априорной информации и оценить их точность в имитационном исследовании.В популяции копул простая случайная выборка размером n  = 100 моделировалась с  = 5000 раз. Независимые выборки размером 90 271 n 90 272 были отобраны из данных 1999 г. и данных 2010 г. для расчета результатов с использованием априорной информации, т.е. никаких повторных измерений не предполагалось. Смоделированная (истинная) дисперсия рассчитывалась как дисперсия среди 5000 реализаций выборки. Смещение рассчитывалось как разница между истинным средним и средним значением оценок среднего из этих 5000 реализаций, а среднеквадратическая ошибка вычислялась по ним с

$$ RMSE=\sqrt{\mathit{\operatorname{var}}\left(\hat{\bar{y}}\right) + смещение{\left(\hat{\bar{y}}\right )}^2} $$

(17)

Расчетная дисперсия представляет собой среднее значение выборочных оценок дисперсии по этим реализациям.

В случае вывода с помощью модели рекомендуется использовать внешнюю модель (т. е. модель, оцененную на основе независимых данных, предшествующих выборке), поскольку использование модели, рассчитанной на основе имеющейся выборки (внутренняя модель), приводит к недооценке дисперсия (например, Kangas et al., 2016). Хотя недооценку можно уменьшить, используя фиксированную математическую форму модели (т.е. математическая форма модели предполагается внешней, а коэффициенты внутренними), мы использовали внешнюю модель для оценки с помощью модели.

Однако в случае вывода на основе модели вывод основывается исключительно на модели, оцененной по выборке. Таким образом, при оценке на основе модели использование внешней модели будет означать, что рассматриваемая выборка не оказывает никакого влияния на оценки дисперсии, поскольку все члены в уравнении 7 будет исправлено. Поэтому во всех случаях мы использовали модель, оцененную по выборке для модельного подхода.

В случае модели изменения применима либо внутренняя, либо внешняя модель.Здесь предполагалось, что обе модели изменений (с показателями ALS 2010 и без них) являются внешними, и одна и та же модель использовалась во всех случаях, когда прогнозировалось изменение (т.е. как для подхода на основе модели, так и для подхода с помощью модели). Это оправдано, поскольку модели роста, используемые для прогнозирования, обычно основаны на отдельных наборах экспериментальных данных, а не на данных инвентаризации. Более того, модели изменений, оцененные по смоделированным выборкам, оказались достаточно нестабильными. Обе модели внешних изменений имели среднюю ошибку, довольно близкую к нулю в популяции Copula, со средним изменением 15.79 т·га − 1 для населения и 15,03 т·га − 1 при первой модели изменения и 15,31 т·га − 1 при второй модели изменения.

Доказательства слежения за глазами Ралуки Урсу, Цяньюнь Поппи Чжан, Тулин Эрдем :: SSRN

56 страниц Опубликовано: 23 декабря 2020 г. Последняя редакция: 1 марта 2021 г.

Посмотреть все статьи Ралуки Урсу