Факторный анализ

Аргументы. ........ в факторном анализе принято называть [c.95]

Адекватность представления результатов испытаний уравнением регрессии в факторном анализе так же, как и в классическом регрессионном, оценивается с помощью дисперсионного отношения [c.96]

Для оценки влияния параметров режима эксплуатации трубопровода на коррозионные процессы использовали факторный и регрессионный анализы. Факторный анализ позволяет устанавливать связи между исследуемыми параметрами. Результатом применения регрессионного анализа являются модель прогноза для зависимого параметра и определение вкладов каждого независимого параметра в зависимый [47]. [c.110]

Факторный анализ показал, что параметр местоположение дефекта на дистанции трубопровода имеет зависимость от влажности (до 61%), давления (до 76%), температуры (до 84%), толщины стенки (до 23%). Параметр глубина дефекта зависит от влажности (до 76%), давления (до 69%), температуры (до 84%), местоположения на дистанции трубопровода (до 38%). Параметры длина дефекта и расположение дефекта по окружности ни с какими другими параметрами не могут быть объединены. [c.111]

Статистическая обработка экспериментальных данных (проверка гипотез, вычисление характеристик законов распределения) Корреляционно-регрессионный анализ Факторный анализ Математическое планирование эксперимента Метод наименьших квадратов 3, 10, 13 4, 5, 7, 14 1 1, 11 4, 10 [c.74]

Это может быть простое сокращение объема опытов с экономией времени испытаний без снижения точности результатов, проведение факторного анализа по значимости влияния переменных, установление оптимальных или экстремальных условий протекания процесса, а также оптимальный выбор состава многокомпонентных систем. [c.65]

Применение многофакторного эксперимента позволяет не только существенно сократить объем испытаний, но и провести факторный анализ влияния [c.66]

Успех проведения факторного анализа во многом зависит от умения правильно выбрать интервал значений переменных, т. е. от интервала варьирования и уровня значимости переменных факторов. [c.66]

Данная формула преобразуется в другую равнозначную формулу, основное достоинство которой состоит в возможности проведения факторного анализа, а также в том, что она более приспособлена к существующим методам оценки роста производительности труда и других экономических показателей [c.190]

Выявить факторы, влияющие на характеристики ремонтопригодности машин, можно путем статистической обработки данных эксплуатации, т. е. данных пассивных экспериментов, и в результате постановки специальных экспериментов. Последний метод обладает рядом преимуществ. Для планирования и статистического анализа данных специальных экспериментов находят применение методы и математический аппарат дисперсионного и факторного анализа. В основе последнего лежит аппарат многофакторного регрессионного анализа. [c.70]

Корреляционный (факторный) анализ [c.95]

К наиболее важным методам оптимизации процессов и операций технического контроля следует отнести большую группу стандартных методов статистического регулирования технологических процессов, стандартных методов статистического приемочного контроля и развивающееся направление — применение методов линейного и множественного корреляционного анализа в техническом контроле для решения задач по факторному анализу причин брака, [c.447]

В рассматриваемом международном стандарте подчеркивается также, что условием успешной работы по управлению качеством является применение статистических методов на всех стадиях петли качества при анализе рынка, проектировании товара, определении требований к надежности, долговечности и сроку службы, управлении технологическими процессами, определении уровня качества, составлении планов технического контроля, анализе дефектов и оценке эксплуатационных характеристик изделия. Из статистических методов наиболее часто применяются планирование эксперимента и факторный анализ дисперсионный и регрессионный анализ оценка безо- [c.144]

Метод главных компонент [1,5, 34], как и факторный анализ, опирается на определение с помощью корреляционной матрицы R набора р новых переменных Uj, называемых главными компонентами, являющихся некоррелированными нормированными линейными комбинациями исходных переменных X, [c.458]

К другим возможным методам прогнозирования коррозии относятся статистические методы с применением корреляционного, регрессионного и факторного анализов, а также метод экспертных оценок. Коррозия как процесс может служить объектом прогнозирования, позволяющим широко применять все эти методы. Однако практика оценки вероятности коррозионного разрушения по прогностическим моделям еще не нашла широкого применения, в частности в химической технологии. Среди многих причин, объясняющих такое положение — недооценка реальности возможных коррозионных потерь и восприятие их как неизбежных. [c.186]

Следовательно, если параметрами (и факторами их определяющими) можно многократно варьировать при огневых испытаниях без разрушения ЖРД, то можно воспроизвести сотни комбинаций факторов, определяющих эти параметры, а следовательно, использовать факторный анализ обработки результатов подобных испытаний. [c.36]

Для построения матриц планирования используют факторный анализ, а для построения модели — регрессионный анализ. [c.595]

По диагонали располагаются единицы, а недиагональные элементы — обычные парные коэффициенты корреляции. При этом переход к новым переменным можно выполнить, ориентируясь на изменение дисперсии (метод главных компонент) или корреляции (факторный анализ). [c.129]

Метод главных компонент применим в тех случаях, когда все переменные измерены в одних и тех же единицах, а также, если существует линейная функция, включающая в себя полностью или частично переменные Z , что соответствует исходным условиям рассматриваемой задачи. Если же переменные случайные факторы не входят в упомянутую линейную функцию, то между ними устанавливают корреляционную функцию или проводят факторный анализ. При этом если количество случайных факторов один-два, то целесообразно применить корреляционный анализ, а при количестве случайных факторов более трех — факторный. [c.129]

Оценить влияние параметров метрологического обслуживания на состояние изделий можно экспериментально, методами факторного анализа и аналитически. При теоретическом исследовании пользуются аналитическими методами, оценивая искомое влияние в двух сечениях — в малом и в большом . [c.27]

Сущность факторного анализа заключается в том, что значения различных показателей состава, состояния или свойств грунта, влияние которых необходимо учесть при построении структурной модели массива, представляются в виде облака точек многомерного векторного пространства. В этом пространстве определяется серия характерных направлений так называемых факторных осей, совпадающих с направлениями наибольшей вытянутости исследуемого облака точек. Анализ расположения проекций точек в плоскости факторных осей дает возможность сделать заключение о степени однородности облака и оценить характер взаимосвязи между изучаемыми показателями. Если совокупность значений показателей неоднородна и состоит из нескольких частей, то отвечающие им точки локализуются в виде сгущений на плоскости факторных осей. В случае однородной совокупности обособления точек в плоскости факторных осей не происходит. Существенно, что координаты точек в плоскости факторных осей являются объективной количественной характеристикой, которая отражает влияние всего комплекса изучаемых показателей и может служить критерием для разделения совокупности точек на группы, различающиеся между собой. Именно это свойство факторного анализа используется при выделении структурных элементов и построении структурных моделей грунта. По сути дела задача выделения структурных элементов (или блоков массива) заключается в определении меры их сходства по комплексу инженерно-геологических показателей и последующем объединении наиболее близких по своим [c.118]

Некоторые из перечисленных задач могут решаться с помощью кластерного и факторного анализов, метода главных компонент, которые в этом отношении являются развитием корреляционного анализа. [c.132]

Факторный анализ 315 Факторы 318 [c.350]

Статистический метод факторного анализа заключается в том, что постулируется математическое уравнение, содержащее функции различных факторов, влияющих на теплообразование. К таким факторам относятся зарядный (или разрядный) ток, продолжительность заряда (или разряда), напряжение, температура электролита, количество зарядно-разрядных циклов и др. Уравнение обычно имеет вид степенного ряда. Определяя коэффициенты этого уравнения, можно установить наиболее важные факторы, влияющие на теплообразование. Метод не требует глубокого понимания физической природы протекающих процессов. К недостаткам данного метода следует отнести необходимость проведения весьма большого количества экспериментов, а также приближенный характер используемой аналитической модели. Кроме того,, полученные результаты применимы только для определенной конструкции аккумулятора, [c.28]

Например, в соответствии с исходной матрицей наблюдений за трубопроводом УКПГ-З-ГПЗ проведен факторный анализ, который позволил определить наиболее взаимосвязанные параметры и построить регрессионные уравнения для прогнозирования де-( )ектности трубопровода в зависимости от режима его работы. При построении модели оценивали удельный вес аргументов Хд, Хю, X], (см. табл. 11) и отбирали те из них, которые характеризовались наиболее значимыми вкладами в зависимый параметр [c.113]

Экономико-математические методы прошли несколько этапов развития. На смену детерминированной постановке максимально решабельных линейных задач пришла концепция черного ящика , учитывающая нелинейность зависимости его выходных параметров от входных, которую в настоящее время вытесняют попытки раскрыть механизм их взаимосвязи. При этом каждая последующая методика использует наиболее ценные элементы предшествовавших ей. Так, из методов линейного программирования практическую ценность представляют не столько конкретные оптимальные решения, сколько концепция двойственности и вытекающие из нее оптимальные оценки. Из кибернетической теории наибольшее распространение получили методы факторного анализа и планирования эксперимента, позволяющие выявлять зависимости между основными параметрами производства. [c.96]

Факторный аналш [1, 5, 34] также опирается в основном на наблюдения над переменными, которые варьируются самопроизвольно. Основная идея факторного анализа заключается в следующем предполагается, что изучаемое явление, несмотря на изменчивость и разнородность, может быть описано относительно небольщим числом первичных функциональных единиц (причин, влияний, основных показателей, факторов). При этом в качестве исходного описания явления используется корреляционная матрица R переменных Х , Xj,. .., Х . Требуется найти минимальное число основных показателей /], I2,. .., / , после учета которых матрица R превращается в диагональную и, следовательно, все корреляции между переменными X, оказываются незначимыми. Тогда можно говорить, что указанное небольшое число к основных переменных (факторов) вполне объясняет все рассеяние переменных Х , характеризуемое корреляционной матрицей R. Факторный анализ чаще всего применяется на ранних этапах исследования, когда лишь начинают поиск закономерностей, присущих тому или иному явлению. [c.458]

К другим методам прогнозирования относят статистические (предусматривающие проведение корреляционного, регрессивного и факторного анализов) и экспертные. Статистические методы прогнозирования с использованием регрессионных моделей и методов планирования эксперимента получают все большее применение при коррозионных исследованиях, разработке новых мето дов и оценке их эффективности [10, 13]. [c.113]

Для исключения влияния систематических ошибок, вызываемых внешними условиями, эксперимент рандомизируют, т. е. опыты, запланированные в матрице, производят в случайной последовательности, которая определяется либо методом жеребьевки, либо с помощью готовых таблиц случайных чисел , имеющихся во многих работах по факторному анализу и статистике [1]. [c.44]

Для подобной дифференциации надо изучать взаимосвязи между представляющими интерес, технико-экономическими показателями. Они могут быть исследованы традиционными эконометрическими методами многомерного корреляционного, регрессионного, дисперсионного и факторного анализа [26—29]. Связывая изменения выходных технико-экономических показателей с порождающими их причинами, указанные методы не только позволяют оценить общее значение скрытых резервов, но и объективно выделить ту их часть, которая дюжет быть мобилизована путем совершенствования системы управления. Эти методы требуют, кроме сбора исходной информации, ее синхронизации 20 врсмсп , прсдсарительного выделения грубых ошибок и проведения ряда других статистических процедур. Значительно облегчает исполь-70 [c.70]

Следует отметгггь, что содержательность интерпретации результатов инженерно-геологических исследований массивов с помощью факторного анализа в целях получения структурной информации в значительной мере определяется правильностью геологических предпосылок. Существенно, что использование факторного анализа как средства оценки строения массивов грунта не накладывает никаких ограничений на вид исходных данных (нормальность распределения выборки, взаимонезависимость наблюдений и т. д.). [c.119]

Анализ распределений является количественной базой прогнозного геодинамического картирования по методу оползневого потенциала, разработанного во ВСЕГИНГЕО, основанного на комплексной вероятностной оценке воздействия на устойчивость исследуемой территории природных и техногенных факторов. Анализ полей замеров процессообразующих факторов, представленных во временной последовательности, позволяет выявить, помимо возможной в ряде случаев инверсии законов распределения, циклический характер и направленность процессов геодинамики. Метод отличается простотой и наглядностью. Перспективно сочетание его с факторным анализом по методу соответствий и главных составляющих, [c.153]

Оперировать метрикой эвклидова пространства можно только при соблюдении следующих условий 1) все т признаков являются взаимонезависимыми 2) все они имеют одинаковый вес, т. е. вносят один и тот же вклад в инженерно-геологическую оценку. В реальной ситуации первое условие никогда не соблюдается (компоненты составляют ИГС), а второе может быть выполнено только в отдельных случаях (общая инженерно-геологическая типизация территории, осуществляемая в чисто научных целях). Таким образом, проблема инженерно-геологической типизации территории упирается в вопрос о метрике пространства признаков-оснований типизации. Пока этот вопрос не решен, нельзя выявить структуру пространства признаков, определяющую строение и число уровней иерархии таксономических единиц типологического районирования. Преодолеть трудности, обусловленные необходимостью выполнения рассмотренных выше условий, можно путем замещения геологических параметров факторами Д-. Замена т-мерного пространства признаков / -мерным пространством факторов требует проведения факторного анализа. Последующие операции метода типизации заключаются в следующем. [c.247]

Наилучшим путем анализа здесь является применение компонентного или факторного анализа. Согласно целям каждого из них, по корреляционной матрице признаков х находят новые линейные переменные у, которые обычно бывают не скоррелированными друг с другом (возможно выделение и связанных переменных у) и описывают определенные закономерности вариации и коррелированности исходных признаков. Эти новые переменные называют в зависимости от используемого метода главными компонентами или факторами. По значениям коэффициентов Сг у разных признаков X можно интерпретировать смысл этих переменных. [c.315]

Весьма важным является то обстоятельство, что величина каждой главной компоненты может быть получена у любого объекта исследования (экземпляра, особи, индивида и т. д.). При этом число главных компонент или факторов, суммарно описывающих весьма значительную часть информации о закономерностях вариации и коррелированности признаков, бывает гораздо меньшим, чем количество этих исходных переменных. Таким образом, применение компонентного или факторного анализа позволяет значительно уменьшить количество анализируемых переменных. Кроме того, главные компоненты являются комплексными интегративными показателями, каждый из которых зависит от многих признаков, что также весьма ценно. [c.315]

Использование трендов сводится к тому, что разброс точек кроссплота уменьшают путем разбиения генеральной выборки на несколько частных выборок, отличающихся друг от друга третьим параметром, задаваемым качественно (например, по признаку литологии) или количественно (например, по гранулометрическому составу или по величине какого-либо дополнительного сейсмического параметра). В последнем случае, строго говоря, происходит переход от двументой к трехмерной зависимости, и формально ситуация сводится к задаче факторного анализа и множественной регрессии. [c.177]

Приобретение знаний на основе интервью проводится либо на естественном языке, либо на ограниченном естественном языке, либо с использованием специального разработанного меню. При приобретении знаний ориентация может быть взята на аналитика, эксперта, группу аналитиков или группу экспертов в зависимости от характера решаемой задачи. После составления базы знаний она должна быть под-вергнуга тестированию (во всяком случае это желательно) с целью выявления ошибок и последующей ее корректировки. Приобретение знаний в системе может быть осуществлено с помощью методов психосемантики (многомерное и сетевое шкалирование, репертурные решетки, кластерный анализ, факторный анализ). Рассмотрение этих методов выходит за тематические рамки данной книги — с ними можно ознакомиться в работе [66]. [c.115]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...