Innsamling og modellering av data for analyse av militære operasjoner

Denne rapporten er skrevet som en del av prosjekt 1068: ”Metoder og modeller for analyse av freds- og lavintensitetsoperasjoner”. Hensikten med rapporten er å gi en oversikt over metoder for innsamling og modellering av data i forbindelse med analyse av militære operasjoner, inkludert freds- og lavintensitetsoperasjoner. Beskrivelsen av metodene er kortfattet, men det henvises til aktuelle lærebøker for dem som har behov for å gå dypere inn i de ulike emnene. Det første emnet som omtales er datainnsamling med vekt på meningsmålinger siden dette er en viktig metode for å kartlegge utviklingen i konfliktområder. Deretter gjennomgås de tradisjonelle metodene for å representere data ved hjelp av statistiske fordelinger blir. Sentralt her er stegene: • Valg av fordelingsklasse basert på tidligere erfaring og grafisk framstilling av dataene. • Estimering av parametrene i den valgte sannsynlighetsfordelingen på grunnlag av dataene. • Testing av den estimerte sannsynlighetsfordelingens evne til å representere dataene. Disse stegene må om nødvendig gjentas flere ganger. Bayesianske metoder omtales som en metode for konsistent sammenstilling av subjektiv informasjon og faktiske måleresultater. Til slutt følger en beskrivelse av Bootstrapmetoden. Dette er en datamaskinbasert metode som blant annet egner seg for beregning av konfidensintervall der dette er vanskelig med klassiske metoder.

This report has been written as a part of project 1068:`Methods and models for the analysis of peace and low intensity operations`. The purpose of this report is to give an introduction to methods for collecting and modelling data related to military operations, including peace and low intensity operations. The description of the methods is brief, but there are references to textbooks for those who need more information about the actual subjects. The first topic mentioned is data collection with emphasis on opinion polls since this is an important tool for assessing the desired progress in conflict areas. Then more traditional methods for representing data by means of probability distributions are briefly described. Three steps are emphasised: • Selection of probability distribution based on experience and graphical display of the data. • Estimation of the parameters of the selected probability distribution based on the data. • Goodness-of-fit testing to see whether the selected probability distribution is satisfactorily representing the data. If necessary, these steps have to be repeated. Bayesian methods are mentioned as a tool for consistent fusion of subjective information and actual measurements. Finally, there is a description of the Bootstrap method. This is a computer intensive method well suited for estimation of confidence intervals in cases where this is difficult with classic methods.