Величины os р в зависимости от значений

Коэффициент множественной корреляции принимает только положительные значения в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем больше теснота связи. И, наоборот, чем ближе к 0, тем зависимость меньше. При значении R < 0,3 говорят о малой зависимости между величинами. При значении 0,3 < Я < 0,6 говорят о средней тесноте связи. При Я > 0,6 говорят о наличии существенной связи.  [c.281]


Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [-1, 1]. Значение г = -1 свидетельствует о наличии функциональной обратно пропорциональной связи между изучаемыми признаками если г = +1, имеет место функциональная прямо пропорциональная зависимость. Значение коэффициента г, близкое к нулю, предполагает отсутствие линейной связи между признаками. Другие значения коэффициента корреляции свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем чем ближе абсолютная величина г к единице, тем связь теснее.  [c.121]

Третий путь прогноза — использование авторегрессионных схем, базирующихся на зависимости значении показателя в будущей временной точке от его значения в предшествующей, равноотстоящей от нее. Естественно, что народный доход n-го года тесно связан с величиной этого показателя в предшествующем (п—1)-ом и в (п—2) -ом году. Благодаря огромной инерции, которой обладает народное хозяйство, параметры, характеризующие динамический ряд синтетического показателя, существенно не меняются для двух близлежащих периодов, как можно видеть из сравнения уравнений парабол 2-го порядка, вычисленных для 1950—1964 гг. [86], 1950— 1965 гг., 1950—1966 гг. и 1950—1967 гг. (табл. 11)  [c.157]


Кроме вышесказанного для расчета специфицированной нормы производственного запаса необходимо в рассматриваемом случае дополнительно использовать плотность распределения случайной двухмерной величины нормируемой марки материального ресурса у предприятия-потребителя. Ее следует рассчитать по данным отчетного года — QU (плотности условных распределений объемов поставок Q = qi при постоянных значениях суммарных объемов суточных отпусков за интервал поставки U = ит, где т сохраняет одно и то же значение при всех возможных значениях Q)1. Здесь суммарный объем суточных отпусков за интервал поставки является факторным признаком, а объем поставки (зависимый признак) — результативным. Между факторным и результативным признаками проявляется корреляционная связь. При такой связи на величину результативного признака оказывают влияние, помимо факторного, множество других признаков, действующих в различных направлениях одновременно или последовательно. При этом сами вариации суточных объемов отпусков и интервалов поставок можно рассматривать как случайные независимые события, а их значения — как случайные независимые величины. В то время как их произведение (суммарный объем отпуска за интервал поставки) в рассматриваемом случае коррелирует с объемом поставки. Доказательством того, что вышеуказанные факторы (объемы суточных отпусков и интервалы поставки) случайные независимые величины, является количественное несоответствие значений факторов — много значений суточных объемов отпуска и значительно меньше интервалов поставок. Часто корреляционную связь называют неполной статистической или частичной в отличие от функциональной связи, которая выражается в том, что при определенном значении одной переменной величины (независимая переменная — аргумент) другая переменная величина (зависимая переменная — функция) принимает строго определенное значение. Корреляционную связь можно выявить только в виде общей тенденции при массовом сопоставлении фактов. При этом каждому значению факторного признака будет соответствовать не одно определенное значение результативного признака, а их совокупность. В этом выражается имеющаяся свободная связь между объемом поставки и суммарным объемом суточных отпусков в нем. Плотность распределения случайной двухмерной величины (Qf/), отражающая количественно имеющуюся связь между факторными признаками, выглядит следующим образом  [c.363]


При графоаналитической обработке на координатную сетку наносят точки исходных данных на ось абсцисс — значение фактора (независимая переменная), на ось ординат — соответствующую ему величину (зависимая переменная — время, численность и др.). Затем строят линию зависимости — нормативную линию.  [c.153]

На рис. 6.4 (а) показан слабо выраженный линейно-аддитивный тренд на протяжении двух лет. Рост в данном случае довольно мал, и исследование автокоррелограммы для этих данных (рис. 6.4 (б)) указывает на довольно заметную зависимость значений коэффициентов автокорреляций ог величины лага. Коэффициенты автокорреляций в среднем уменьшаются с увеличением лага, максимальное значение соответствует лагу, равному единице (сдвиг на один месяц), и равно 0,43234 минимальное значение коэффициента автокорреляции соответствует сдвигу на 12 месяцев и равно —0,18765. Такая сильная линейная зависимость — очевидный показатель линейно-аддитивного тренда.  [c.69]

Таким образом, можно говорить о функциональной зависимости значений вероятностей р и q от величин и соотношений стоп-ордеров  [c.120]

Сумма квадратов, объясняемая регрессией (СКР) — это сумма возведенных в квадрат Разностей между прогнозируемыми величинами зависимой переменной Y и средней величиной наблюдаемых значений зависимой переменной F  [c.278]

Неполное штучное время представлено в нормативах как переменная величина, численное значение которой меняется в зависимости от значения варьируемых факторов, оказывающих непосредственное влияние на уровень затрат времени. В связи с тем, что нормативы неполного штучного времени разработаны применительно к обширной номенклатуре тех-  [c.64]

Когда мы говорим о косвенных измерениях, то всегда предполагаем наличие определенной зависимости между величиной у, значение которой хотим определить, и непосредственными результатами прямых измерений Xi,x2,...,хп.  [c.39]

Отдельные статьи отчетности, к которым в соответствии с требованиями международных учетных стандартов должны прилагаться пояснения проверка таких статей отчетности нужна вне зависимости от величины их значения (например, затраты на рекламу, заработная плата администрации, представительские расходы и т.п.).  [c.33]

Изучение зависимости значений определенной величины от двух и большего количества факторов, как известно, производится по каждому фактору отдельно.  [c.362]

Для получения зависимости значения изучаемой величины от одновременного влияния двух или большего количества факторов необходимо найти математическое выражение этой общей зависимости. 262  [c.362]

Основная задача корреляционного анализа- оценка тесноты (силы) корреляционной связи. Теснота корреляционной зависимости Y от X оценивается по величине рассеяния значений параметра Y вокруг условного  [c.114]

Данные в таблице получены путем вычислений по формулам, указанным выше. На основе этих данных рассчитайте отношение тета/ премия. Какой вывод можно сделать о зависимости значения тета/ премия от величины дельта  [c.384]

Следующая таблица демонстрирует зависимость значения минимизируемого функционала (величина Т) и фазовых ограничений (значение х(Т) должно быть равно 0) в зависимости от номера итерации при решении различными способами.  [c.296]

Комиссионное вознаграждение, плата за оказанные комиссионные услуги. На товарном рынке размеры Б. определяются, как правило, в процентах к стоимости проданного (обмененного или закупленного) товара и варьируются в зависимости от состояния товара, спроса на него (его дефицитности), каналов продажи, объемов продажи, а также от соотношения спроса и предложения на комиссионные услуги, уровня конкуренции между потенциальными комиссионерами. В абсолютном значении величина Б. определяется в тех случаях, когда товар оказался непроданным не по вине комиссионера. В этом случае Б. позволяет компенсировать ему понесенные затраты. Конкретный размер и порядок исчисления Б. определяются в комиссионных соглашениях.  [c.28]

Для этого каждому участку трубопровода в зависимости от заданных критериев (затраты на проведение ремонта и величина мого эколого-экономического ущерба) присваивался соответствующий ранг г/ (порядковый номер по возрастанию значения у-го участка трубопровода согласно /-го критерия). Далее каждому участку трубопровода были поставлены в соответствие два числа по следующему правилу  [c.207]

С ростом объема производства и с вводом в эксплуатацию новой технологии значительно возрастают количество, номенклатура и ассортимент потребляемого сырья, материалов и полуфабрикатов своей выработки. Поэтому анализ выполнения плана по материально-техническому обеспечению приобретает исключительно важное значение в управлении предприятием и производством. Обеспечение химического предприятия, осуществляемое в плановом порядке, во многом предопределяет его нормальную и ритмичную работу по выпуску продукции. При этом следует учитывать, что различные виды материально-сырьевых ресурсов, а также особенности их потребления требуют размой методики при определении их потребности на единицу продукции, а следовательно, и на весь выпуск. Следует иметь в виду, что не во всех случаях рост объема выпуска продукции требует пропорционального повышения расхода сырья, материалов и полуфабрикатов. Специфика химических производств такова, что расход материальных ресурсов па единицу продукции непосредственно зависит от эффективности протекания каждого данного технологического процесса. Здесь норма расхода сырья, материалов и полуфабрикатов находится в непосредственной зависимости от соблюдения расчетных параметров технологического процесса. Расход исходного сырья на единицу продукции на предприятиях химической промышленности определяется характером происходящих в процессе производства химических реакций, величиной потерь на всех стадиях (фазах). Эти особенности расхода сырья, материалов и полуфабрикатов собственного производства на практике находят свое отражение в нормах их расхода. Под нормой расхода в химиче-  [c.147]

Влияние ввода ограничений на величину оптимизируемого критерия лучше всего рассмотреть графически. Пусть известна зависимость принятого критерия у (скажем, прибыли) от фактора х (например, мощности предприятия), изображенная на рис. 2.3 функцией у = f(x). Максимальное значение критерия г/, достигается в точке / при значении фактора , . Однако ввод ограничений  [c.31]

Зависимость отдельных составляющих целевой функции от числа пунктов разгрузки, включенных в какой-либо вариант внешнего транспортного обеспечения и условно рассматриваемых как непрерывные функции в области целочисленных величин числа пунктов разгрузки пгв, представлена на рис. 27. Как видно из рисунка, с увеличением числа пунктов разгрузки возрастают суммарные затраты на их организацию и уменьшаются транспортные расходы по доставке труб к месту работ. Следовательно, целевая функция как сумма указанных составляющих имеет экстремум при некотором значении числа пунктов разгрузки. Учитывая нелинейную зависимость функционала и его отдельных составляющих от числа вводимых пунктов разгрузки и искомых переменных, для решения поставленной задачи не могут быть применены классические методы математического программирования (например,. линейного). Как известно из курса высшей математики, математическое программирование — область математики, разрабатывающая теорию и методы решения многомерных экстремальных задач с ограничениями, т. е. задач на экстремум функции многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных. Само название программирование взято из линейного программирования, где оно обычно обозначает распределение наилучшим образом ограниченных ресурсов для достижения поставленных целей. Следовательно, термин программирование здесь можно заменить термином планирование .  [c.145]

Ниже приведены формулы для расчета предельных значений некоторых из экономических параметров средств. Что касается экономически предельных значений материально-технических параметров, то их величины должны устанавливаться также в соответствии и с рекомендациями отраслевых методик и специальной литературы по оценке экономической эффективности новой техники, в которых учитывается специфика формирования и зависимостей отдельных  [c.236]

Величина Т0 изменяется в определенных пределах в зависимости от значений Тял и Гот.  [c.65]

Криволинейная зависимость коммерческой скорости бурения от глубины скважин указывает на то, что если индивидуальные значения глубин скважин колеблются значительно, то для данной группы скважин величина средней глубины скважины не может выражаться их средневзвешенной величиной.  [c.146]

Если зависимость VK (Я) не установлена, то для характеристики средних глубин скважин, когда индивидуальные значения их отличаются значительно, необходимо пользоваться средней квадратической величиной глубин скважин.  [c.149]

Выбирается один параметр затем для каждой узловой точки определяются значения данного параметра, то есть, лучший уровень, отличный, средний и т.д. Таким образом, может быть построена функция зависимости значения функции принадлежности от величины параметра. С помощью математических методов или инструментов, встроенных в среду Ex el, можно рассчитать параметры функции  [c.52]

Временной ряд — это упорядоченная последовательность вещественных чисел xt, t = 1,2,..., Г, представляющих собой результаты наблюдений некоторой величины. Эти значения обычно получают как результаты измерений в некоторой физической системе. Если нас интересуют зависимости между текущими и прошлыми значениями, то нужно рассматривать вектор задержки (xt l,xt l,...,xt п) в -мерном пространстве сдвинутых во времени значений, или пространстве задержки.  [c.54]

Наряду с лаговыми значениями независимых, или факторных, переменных на величину зависимой переменной текущего периода могут оказывать влияние ее значения в прошлые моменты или периоды времени. Например, потребление в момент времени / формируется под воздействием дохода текущего и предыдущего периодов, а также объема потребления прошлых периодов, например потребления в период (/— 1). Эти процессы обычно описывают с помощью моделей регрессии, содержащих в качестве факторов лаговые значения зависимой переменной, которые называются моделями авторегрессии. Модель вида  [c.291]

В результате реализации модели строится аналитическое регрессионное уравнение вида у = а0 + а Х + а2х2 + а3х3 +. .. + апхп, где ао - свободный член аь а2, а3,..., ап- коэффициенты регрессии, показывающие характер и величину изменения значения результирующего показателя у при изменении соответствующего фактора хь х2, х3,. .., хп на единицу (положительная величина коэффициента регрессии свидетельствует о прямой зависимости показателей, отрицательная величина - об обратной зависимости). Наиболее употребительный способ определения параметров ао, аь а2, а3,. .., а,, - метод наименьших квадратов.  [c.25]

Вспомним, что в случае простой регрессии постоянная представляла собой величину зависимой переменной, когда независимая переменная имела нулевое значение. Однако при множественной регрессии толкование постоянной является более сложным. В некоторых моделях постоянный член оценивается a priori, в других случаях значимая постоянная может представлять средний эффект, оказываемый на У любыми независимыми  [c.282]

НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ — является развитием линейного программирования и отличается от него следующим. В линейном программировании предполагается, что все элементы задачи — как ограничения, так и условие оптимализации (целевая функция) — математически могут быть представлены в линейной форме, т. е. в виде уравнений или неравенств первой степени. Практически это означает, что все коэффициенты при переменных, входящие в ма-тематич. формулировку задачи, принимаются за величины постоянные, не зависимые по своей величине от значений, принимаемых переменными. Это предположение не всегда соответствует действительности. Так, издержки произ-ва и нормы производительности, часто являющиеся коэффициентами при переменных в задачах линейного программирования, могут находиться в зависимости от объемов произ-ва, к-рые являются в этих задачах переменными при увеличении объема произ-ва издержки снижаются, а нормы производительности повышаются. В таких случаях коэффициенты при переменных в математич. модели задачи должны были бы, строго говоря, выражаться не постоянными величинами, а в виде нек-рой функции значения самих переменных. Но такая формулировка задачи сильно осложняет решение и задача, в сущности, не поддается решению обычными методами линейного программирования. Для того чтобы эти методы все же можно было применить для решения задачи, нужна уверенность, что зависимость величины коэффициентов при переменных от значения самих переменных несущественна и ею практически можно пренебречь без ущерба для дела, т. е. условно принять указанные величины коэффициентов при переменных за постоянные.  [c.25]

Зависимость одной случайной величины от значений, которые принимает другая случайная величина (физическая характеристика), в статистике называется регрес си ей. Если этой зависимости придан аналитический вид, то такую форму представления изображают уравнением регрессии.  [c.11]

Искусственное освещение нормируется количественными (минимальной освещенностью , ) и качественными показателями (показателями ослепленности и дискомфорта, коэффициентом пульсации освещенности /tf). Принято раздельное нормирование искусственного освещения в зависимости от применяемых источников света и системы освещения. Нормативное значение освещенности для газоразрядных ламп при прочих равных условиях из-за их большей светоотдачи выше, чем для ламп накаливания. При комбинированном освещении доля общего освещения должна быть не менее 10 % нормируемой освещенности. Эта величина должна быть не менее 150 лк для газоразрядных ламп и 50 лк для ламп накаливания.  [c.54]

Естественное освещение характеризуется тем, что создаваемая освещенность изменяется в зависимости от времени суток, года, метеорологических условий. Поэтому в качестве критерия оценки естественного освещения принята относительная величина — коэффициент естественной освещенности КЕО, не зависящий от вышеуказанных параметров. КЕО — это отношение освещенности в данной точке внутри помещения Еян к одновременному значению наружной горизонтальной освещенности Еа, создаваемой светом полностью открытого небосвода, выраженное в процентах, т. е. КЕО = IQQEBH/EH.  [c.54]

Расход сырья по большинству химических продуктов определяется па основании теоретического расчета по химическому закону стехиометрии и эмпирическим путем. В органических производствах расход материально-сырьевых ресурсов опреде ляется преимущественно эмпирическим расчетом, основанным на методах химического анализа, а в неорганических — посред ством стехиометрических расчетов, базирующихся на уравнениях химической реакции. По отдельным химическим произвол ствам вследствие их специфики норма расхода материально сырьевых ресурсов на единицу продукции определяется методом экспертных оценок. Обоснованное нормирование расхода сырья, материалов, полупродуктов (полуфабрикатов), их ра циональное и экономное использование имеют важное значение при осуществлении предприятием своей хозяйственной деятельности. Величина расхода материально-сырьевых ресурсов на единицу продукции находится в зависимости от нескольких одновременно действующих факторов. Особое значение приобретают сегодня вопросы совершенствования нормирования в ком плексных производствах, где за один рабочий цикл одновре менно образуется несколько различных по физико-химическому составу продуктов в равных производственных условиях при общих затратах материально-сырьевых ресурсов на их получение. Здесь в норме расхода сырья, материалов и полуфабрика тов на получение единицы продукции должен учитываться их расход и на получение так называемых бросовых продуктов, которые не могут быть пока использованы на современном уровне развития промышленности. Структура материально-сырьевых ресурсов, используемых для получения продукции в комплексных производствах, складывается из расхода компонентов нг образование продуктов, обладающих общественной потребностью, и из расхода многокомпонентного сырья, используемого на образование бросовых продуктов, а также из расхода компонентов на технологические потери и производственные отходы. Следовательно, в комплексных производствах расход материально-сырьевых ресурсов в своем большинстве не тождественен объему получения продукции. Поэтому анализ использования материально-сырьевых ресурсов, используемых в комплексном производстве для получения отдельных продуктов, принципиально и методологически отличается от их анализа в специализированных (некомплексных) производствах. Если анализ эф-  [c.148]

Следует отметить, что для многих видов электроизделий характерно наличие большой номенклатуры при малой величине типоисполнений отдельных значений параметров. Поэтому зависимость величины себестоимости изготовления электротехнических изделий от уровня их надежности оказывается дискретной. В этой свя зи установление оптимальных значений показателей надежности анализируемой техники может быть выполнено на основе структурного анализа электроизделий по их элементам при проектировании. Это дает возможность провести исследование всех составляющих изделия с применением методов функционально-стоимостного анализа. На его основе выявляются наиболее рациональные пути увеличения надежности конструкции с дифференциацией их числовых значений по узлам и элементам, ибо повышение надежности каждого элемента на одинаковую величину характеризуется неодинаковыми затратами. При этом составляется таблица изменения значений себестоимости и надежности различных элементов конструкции по вариантам, рассчитанным в результате проведения ФСА.  [c.244]

Метод экстремума- врименим в тех случаях, когда зависимость между изменением затрат и изменением параметра имеет непрерывный характер и ее можно выразить в виде уравнения. Если в качестве общего показателя принять приведенные затраты С . н (см. гл. 10), то его можно представить в в иде С и = / (х), где х — искомый параметр. Значение х, при котором С н — min, является оптимальным. Оно будет таким в действительности, если все остальные или, по крайней мере, решающие параметры средства принять при расчете Сп н по их экономически оптимальной величине. Если же такие предпосылки расчета отсутствуют, что чаще всего бывает на п-рактике, то значение параметра х, соответствующее Сп. н = mm, является экономически оптимальным условно, применительно к конкретной ситуации расчета.  [c.234]