Обмен ссылками


При использовании материалов
с данного сайта, ссылка на www.varlay.com.ua
обязательна!

©Varlay 2009

Публикации. Публикации о дрессировке и обучении собак. Варлай. Охранные кавказские и среднеазиатские овчарки
Публикации о дрессировке и обучении собак

Качественные и статистические характеристики программы подготовки
и испытаний по нормативу "Собака охраны"

В.Н.Борисов, А.В.Борисова.
г. Киев, 2007г.


Программа подготовки и испытаний по нормативу "Собака охраны" (СО) является авторской разработкой Школы охранных собак "Арес". Обнародована она была в 2000 году, а в действие официально вступила с 2001 года, в котором состоялся первый Чемпионат Украины среди охранных собак.
Теперь чемпионаты страны по СО проводятся ежегодно, к ним добавились ещё Открытый Чемпионат Киева и некоторых других городов. Популярность программы растёт как у профессиональных дрессировщиков рабочего направления, так и различных слоёв собаководов, от любителей-новичков до опытных разведенцев и прикладников, использующих собак на охране. Программу положительно приняли не только многие отечественные кинологи, высокую оценку она получила и у ряда зарубежных специалистов. Хотя, насколько известно, подобного комплекса подготовки и испытаний собак нигде в других странах мира нет.
Эта программа уникальна по той простой причине, что разработана в первую очередь для кавказских и азиатских волкодавов и учитывает породные особенности характера и поведения этих собак, которые широко используются в реальной работе по охране только на постсоветском пространстве.
Собственно этим и вызван интерес к анализу именно этой программы. Мнение профессионалов, интуитивный выбор и отношение к методу подготовки собак у пользователей, эмоциональное восприятие раскрывающихся возможностей собак в их работе отражают лишь качественные стороны программы. В то время как накопленный уже практический опыт может дать количественные показатели, характеризующие уровень её эффективности.
С этой целью проведен статистический анализ, затрагивающий только самые общие количественные характеристики практических данных. Обусловлено это объективными обстоятельствами распространения данной программы на практике. Не все из них, к сожалению, имеют позитивное значение в практическом отношении.
Так, редакция программы несколько менялась в разные годы. Изменения эти незначительны, они касались начисления штрафных баллов в отдельных пунктах при испытании собак и количества пунктов в списке фолов (штрафной таблице). Однако невозможно учесть, как это отразится на статистике данных по результатам испытаний. Обнадёживает то, что не менялась сама методика подготовки собак.
С 2004 года полноправную возможность участия в подготовке и испытаниях получили представители близких по происхождению и назначению пород, а также "тяжёлых" молоссов. В целом это позитивный факт. Дополнительное привлечение альтернативной, так сказать, базы расширяет спектр использования охранных собак, более чётко выделяет границы специализации, повышая этим и конкурентность в выборе породы для конкретной цели. При этом естественным становится вопрос о степени породной дифференциации. Охранное поведение даже у кавказцев и азиатов - далеко не одно и то же. Но этот аспект пока не получил должного внимания.
Начиная с 2005 года при испытаниях практикуются бонусные баллы, начисляемые фигурантом собаке за качество ведения борьбы. Такое поощрение стимулирует усиленную отработку некоторых действий, что далеко не всегда в условиях испытаний отражает истинные природные качества собаки. Это же может повышать влияние субъективности на конечный результат испытаний. К тому же, разнополярность начисляемых баллов приводит к нивелированию практических данных в статистическом отношении. Успешно прошедшими испытания считаются собаки, набравшие в сумме не более 20 штрафных баллов при выполнении четырёх комплексов упражнений программы. Нормативный предел NB=20 баллов установлен, очевидно, согласно общепринятому подходу, приблизительно как сумма среднеарифметических значений штрафного балла в каждом комплексе испытаний. Считается, что при наличии необходимых природных качеств соответствующая подготовка должна обеспечивать в среднем успешную работу собаки. Например, по оценкам авторов программы не менее 40% прошедших подготовку кавказцев показывают уверенную и надёжную работу по охране. Но отношение нормативного показателя NB к сумме всех баллов штрафной таблицы имеет необычно низкие значения : в разных редакциях.
С одной стороны, это может объясняться очень высокими требованиями к качеству работы собак, но, с другой стороны, может быть вызвано перегруженностью списка фолов количеством пунктов, либо неоправданно высокими штрафными баллами некоторых пунктов. Однако окончательный вывод в любом из этих случаев требует конкретного обоснования.
В силу всего сказанного, для проведения статистического анализа результатов испытаний руководствовались следующими условиями:
  • статистический анализ проводился без учёта породной принадлежности собак;
  • анализ проводился по данным Чемпионатов Украины и Киева 2003-2005 годов - результаты испытаний с начислением бонусных баллов не рассматривались;
  • учитывались только результаты испытаний, попадающие в диапазон значений 0 – 80 штрафных баллов: результаты более чем в 4 раза превышающие нормативную границу NB не представляют практического интереса, их относительная часть не более 2% и её влиянием на распределение статистических данных можно пренебречь.

Таким путём была получена статистическая выборка результатов испытаний – число отобранных данных. Величина выборки составляет n=50, и такое круглое число получилось совершенно не намеренно. С позиций статистики объём полученной выборки более чем скромен. Но в масштабах отечественной кинологии, что к своему неудовольствию подтвердит любой наш кинолог, - это весьма показательная цифра! Хотя имеющихся данных, к сожалению, недостаточно для анализа распределения результатов в разных породах. Не имелось пока и возможности рассмотреть, как распределяются штрафные баллы в разных комплексах испытаний.
Для установления характера распределения результатов испытаний штрафные баллы Хi полученной выборки были разбиты на равные разряды с одинаковой длиной интервалов значений. Размер разряда выбран из следующих соображений.
При рассмотрении таблицы штрафов видно, что значимые различия результатов в разных комплексах испытаний составляют: комплекс №1 – 1 штрафной балл, комплексы №2 и №3 – 2 балла, комплекс №4 – 3 балла. Поэтому каждый разряд результатов включает 8 значений штрафных баллов. Баллы каждого ( j-го ) разряда лежат в интервалах значений [8(j-1);8j] одинаковой длины. Фактически, в диапазоне значений 0 – 80 штрафных баллов должно быть 10 разрядов результатов испытаний.
На практике получилось 9 разрядов, десятый разряд оказался нулевым. В результате построен статистический ряд распределения относительных частот наблюдаемых результатов испытаний. Полученные данные сведены в таблице №1.

Таблица №1.




Графическое представление эмпирического ряда в виде гистограммы показано на рис.1.



Высота каждого столбца диаграммы пропорциональна относительной частоте попадания результатов испытаний в данный разряд значений. Относительная частота pj является статистическим аналогом вероятности результата со значением из данного разряда.
Полученное распределение позволяет оценить вероятность того, что результат испытания попадёт в некоторый разряд значений, то есть характеризует вероятности P(Xi) значений результатов испытаний Xi. Математическое ожидание результата испытаний (среднеарифметическое значение выборочных результатов) равно М(Х)=20,32 штрафных баллов.
Сразу хочется отметить, что это значение совпадает с установленной нормативом границей оценок NBM(X).
Насколько рассредоточены результаты около значения Х=М(Х) показывает среднее квадратическое отклонение результатов испытаний – (Х)=17,60 баллов. То есть, основная масса результатов сосредоточена в области значений ~ 2 - 38 штрафных баллов.
Это позволяет полагать, что "скачок" относительных частот результатов 5-го разряда значений не представляет закономерного явления. Тогда, с учётом близких значений М(Х) и (Х), по виду и своей сути эмпирическое распределение более всего соответствует геометрическому закону распределения вероятностей:
Р(Х)=р(1-р)Х-1.

Это вероятность результата испытаний Р(Х) с суммарной оценкой Х штрафных баллов.
Значение величины р определяется статистически как число, обратное значению математического ожидания результата испытаний.
В нашем случае получаем р=1/M(X)=0,0492. Огибающая соответствующих вероятностей геометрического распределения результатов испытаний отображена штриховой линией на диаграмме (см. рис.1).
Величина р имеет смысл вероятности того, что собаки могут (в принципе) проходить испытания с оценкой Х=1 штрафной балл. Подчеркнём, что именно вероятности, а не частоты реальных случаев.
Это результат на уровне минимальной разницы оценок испытаний minX=1 балл.
То есть, при результатах испытаний Х1 штрафного балла работа собаки может рассматриваться как безупречная.
В более широком смысле этим определяется практическая уверенность в том, что вероятность безупречной работы собак составляет приблизительно 5%.
Другими словами, практически "идеальная" по своим качествам и уровню подготовки собака может работать с надёжностью не более 95%. Представить это можно на простом примере.
Даже если собака хорошо знакома с постановкой задачи и имеет прочные навыки её выполнения, то в разных условиях из 20-и случаев хотя бы один раз она может сорваться, неправильно выполняя работу или вовсе не решив стоящую задачу. Это всегда стоит учитывать в практической работе с собакой.
Для биологического объекта такой показатель очень высок, ведь на его действия оказывает влияние множество внешних и внутренних факторов. Надо понимать, что далеко не все решения, которые мы ожидаем от собак на поставленные задачи, полностью присущи им от природы. Мы здесь говорим об этом, чтобы не оставалось с омнений в высоком уровне требований программы подготовки и испытаний.
Показательно и практическое равенство NB=M(X), что свидетельствует о соответствии предъявляемых требований реальным возможностям собак и уровню их подготовки.
Следует отметить, что при соответствующих параметрах огибающая геометрического распределения почти полностью совпадает с экспоненциальной кривой плотности вероятности показательного распределения e.
Показательное распределение непрерывной случайной величины х рассматривается как непрерывный предельный аналог геометрического распределения.
Параметр равен плотности вероятности значения х=0. Он также определяется статистически, как обратное значение математического ожидания непрерывной величины М(х).
Поскольку мы имеем дело с дискретными значениями, величину можно рассматривать как вероятность попадания результата в единичный интервал значений х=Хi-1-Xi=1. Поэтому для области значений 0х1, то есть для результата Х1, и соблюдается практическое равенство.
р=1/M(X).

При практических подсчётах это существенно облегчает находить вероятность того, что результаты испытаний попадают в некоторый интервал значений 0 хХ, или, что то же самое – вероятность результатов таких значений. Согласно показательному закону эта вероятность определяется как
Р(0 хХ)=1-e.

По геометрическому закону сначала пришлось бы найти вероятность каждого значения, а затем брать сумму вероятностей результатов интересующего интервала значений ХiХ: P(Xi X)=P(Xi).
В таблице №2 приводится сравнение представляющих интерес практических данных с расчётными значениями вероятностей
Р (0хХ).


* - Х= Мe – значение, которое делит распределение результатов на равные относительные части (медиана распределения).
Наиболее важные результаты иллюстрируются графически на кривых плотности вероятности показательного распределения (рис.2).
Площадь участка под кривой распределения равна вероятности (относительной части) результатов соответствующего интервала значений.

Используемые теоретические модели близко и наглядно отображают характер эмпирического распределения результатов испытаний. Но для оценки степени соответствия теоретического и эмпирического распределений с помощью статистических критериев согласия имеющихся практических данных недостаточно.
Тем не менее, полученные результаты позволяют делать вполне определённые выводы:
  1. Предъявляемые в программе высокие требования к охранной работе соответствуют реальным возможностям собак и уровню их подготовки.
  2. Несмотря на низкое отношение NB/ B, содержание списка штрафных баллов в целом отвечает биологической и этологической адекватности методов подготовки и проведения испытаний собак.
  3. В соответствии с этим совершенно адекватно установлена граница штрафных оценок успешной сдачи испытаний NB=20 баллов. Это подтверждается практически полным равенством нормативного значения и математического ожидания практических результатов NB=M(X).
  4. Для данной программы установлен количественный уровень уверенности в надёжной работе собак. Эта надёжность не превышает 95%. На практике такой уровень часто принимают априорно, опираясь на опыт и руководствуясь, вроде бы, здравым смыслом. Но такую надёжность можно ожидать только от собак, отвечающих представлениям об "идеальных" охранных качествах и уровне подготовки.
  5. Тем не менее, около 85% прошедших подготовку собак в той или иной мере приобретают навыки, необходимые для охранной работы. Не менее 60% собак успешно проходят испытания. Примерно 50% собак (ХМe) не только правильно, но и вполне уверенно справляются с поставленными задачами, то есть достаточно надёжно могут нести охрану.
  6. Только менее 15% собак не проявляют необходимых качеств и не приобретают устойчивых навыков для охранной работы. Этому есть естественное объяснение: в природе наблюдается такой же процент отклонений у представителей псовых от присущего им в норме уровня нейрогормональной активности.
  7. Нельзя не обратить внимание на то, что почти 25% собак (интервал значений М(Х) ХМ(Х)+ (Х)) недостаточно усваивают или не в полной мере проявляют приобретённые навыки охраны. Пока ничего не возможно судить об этом числе, поскольку нет ни программ подобного рода, ни количественных данных по другим подходам дрессировки, позволяющих провести сравнение. Но в это число могут входить и ещё недостаточно подготовленные новички, или собаки, требующие более тщательной и долгой подготовки в силу более медленного психологического созревания. А также некоторые собаки, которые по своей ментальности не раскрывают весь потенциал в незнакомом месте или искусственных условиях испытаний, тонко отличая их от реально возникающей угрозы, особенно на "своей" территории.

Из практических рекомендаций можно отметить следующие две:
  1. Начисление бонусных баллов не представляется целесообразным в практическом отношении. Более оправданным было бы, если бы мнение фигурантов учитывалось судейством при оценке наиболее важных показателей работы собак.
  2. Оценка в отдельном штрафном пункте не должна превышать 12 баллов ( при самых жёстких требованиях – 14 баллов). Уже суммарный результат испытаний Х=Мe12 баллов отделяет наиболее пригодную для охраны половину собак (~50%). Такая оценка только в одном пункте, даже при успешной сдаче норматива, автоматически указывает на то, что либо собака не обладает всеми необходимыми качествами, либо не имеет соотвествующей подготовки и навыков для надёжной охраны.

В завершение заметим, что с этих позиций все редакции программы испытаний по нормативу СО имеют некоторые недостатки. Наиболее удачной можно будет считать редакцию 2005 года с учётом приведенных рекомендаций, коррекцией некоторых пунктов и твёрдым закреплением списка штрафной таблицы.
В целом же, результаты проведенного анализа позволяют с полной ответственностью говорить о весьма высокой эффективности данной программы подготовки и испытаний охранных собак.

 
наверх страницы
Публикации. Варлай. Охранные кавказские и среднеазиатские овчарки