Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Топ:
Методика измерений сопротивления растеканию тока анодного заземления: Анодный заземлитель (анод) – проводник, погруженный в электролитическую среду (грунт, раствор электролита) и подключенный к положительному...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Интересное:
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Аура как энергетическое поле: многослойную ауру человека можно представить себе подобным...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Дисциплины:
2018-01-03 | 134 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Во многих отраслях экономики невозможно корректное решение многих проблем без применения статистических зависимостей между исследуемыми
факторами. Это вызвано тем, что подавляющее число взаимосвязей между величинами имеет не функциональный (детерминированный) характер, а стохастический (случайный).
Так, например, объем продаж продукции невозможно точно прогнозиро- вать с изменением цены, производительность обработки заготовок на станках вероятностно зависит от режимов резания, качество шлифованных поверх- ностей так же с какой-то долей вероятности определяется величиной зерни- стости абразивного инструмента и т. д. Практически вся эконометрия зиж- дется на статистических зависимостях.
В математике для описания связей между переменными величинами ис- пользуют понятие функции F, которая ставит в соответствие каждому опре- деленному значению независимой переменной X определенное значение за- висимой переменной Y. Поэтому полученная зависимость Y = F(X) называ- ется функциональной. Эта зависимость однозначна, т.е. для данного значе- нияX будет существовать единственное значение Y.
В тоже время для стохастических процессов связь между переменными может быть выявлена чаще всего только после соответствующей обработки данных.
Допустим, например, что производится механическая обработка загото- вок типа тел вращения на токарном станке с разной глубиной резания s при постоянной подаче. Очевидно, что объем снятого материала Q при увеличе- нии глубины резания будет пропорционально расти. Функциональная зави- симость объема от глубины резания выразится уравнением Q = k·s, где k – постоянный множитель. В действительности при изменении глубины резания прирост объема снятого материала не будет точно подчиняться приведенно- му уравнению, так как в процессе резания на резец и деталь действуют слу- чайные факторы в виде динамических возмущений, изменяющие значения
|
показателей процесса, рассчитанных в приведенном уравнении на какие-то постоянные условия обработки. Эти постоянные условия заложены в посто- янный множитель k. К динамическим факторам резания относятся темпера- тура резания, износ режущей кромки резца, вибрации элементов технологи- ческой системы и др. Возможный график стохастической зависимости объе- ма материала от глубины резания имеет вид, отраженный на рис. 2.15.
Q, см3
Рис. 2. 15. Стохастическая зависимость переменных Q
и s. 1 – линия регрессии
Такого рода статистическая зависимость между переменными величина- ми называются корреляционной. Корреляционная зависимость возникает тогда, когда один из признаков зависит не только от второго, но и от ряда случайных факторов или условий, от которых зависят оба фактора. Корреля- ционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно- следственной зависимости. Они свидетельствуют лишь о том, что изменения одного признака, как правило, соответствуют определенному изменению другого. При этом неизвестно, находится ли причина изменений в одном из признаков или она оказывается за пределами исследуемой пары признаков [17].
Виды корреляционных связей между измеренными признаками могут быть линейными и нелинейными, положительными или отрицательными. Варианты корреляционных связей отражены на рис. 2.16 (а - г). Возможна также ситуация, когда между переменными невозможно установить какую- либо зависимость (рис. 2.16 г). В этом случае говорят об отсутствии корреля- ционной связи. С целью выявления характеристик корреляционных зависи- мостей применяют корреляционный анализ.
Прежде чем начать исследование парной стохастической зависимости, необходимо убедиться, что массив данных характеризует наличие только двух переменных, корреляционные связи которых надо раскрыть. То есть на- до проанализировать собранную информацию на предмет расслоения дан- ных измерения, проверить возможность вмешательства в одну из перемен- ных дополнительного стратифицирующего фактора.
|
n =30 r ¸- 0,9 |
7 7
6 6
5 5
4 4
3 3
2 2
1 1
0 1 2 3 4 5 6 7 x
a
у n =30 r¸0,0
0 1 2 3 4 5 6 7 x
б
n =30 |
Выбросы |
7 7
6 6
5 5
4 4
3 3
2 2
1 1
0 1 2 3 4 5 6 7 х
0 1 2 3 4 5 6 7 х
в г
Рис. 2. 16. Диаграммы рассеяния: а) положительная корреляция, б) отрицательная корреляция, в) корреляция отсутствует,
г) выбросы измерений из поля корреляции
В задачи корреляционного анализа входит:
- установление направления (положительное или отрицательное) и формы (линейная или нелинейная) связи между варьирующимипризнаками,
- измерение тесноты связи (значения коэффициентовкорреляции),
- проверка уровня значимости коэффициентовкорреляции.
|
|
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!