Предложенные методы информационного моделирования технологических цепей и операций, реализованные в соответствующих методиках, не отличаются по форме от корреляционно-регрессионного анализа. Расчет и обоснование моделей проходят по классической схеме решение систем уравнений, оценка значимости коэффициентов, проверка идентичности модели. Типичными являются и задачи, решаемые с помощью моделей оценка взаимосвязей между параметрами ТП, выявление параметров, обладающих наибольшей нормативностью или влиятельностью на другие параметры, возможность расчета межоперационных допусков. Однако с позиций управления технологическими процессами информационные модели более просты, лаконичны и, следовательно, более приемлемы для целей управления. [c.92]
Однако из-за нечеткого определения понятия НТУ как обобщающего показателя качества, отсутствия учета значимости, взаимосвязи параметров и надежных данных о мировом уровне как базе сравнения оценки чаще всего носят необоснованный характер. [c.125]
Однако из-за отсутствия четкого определения понятия НТУ как обобщающего показателя качества, отсутствия учета значимости, взаимосвязи параметров и надежных данных о мировом уровне как базы сравнения фактического уровня создаваемой техники оценки чаще всего получаются недоброкачественными. [c.92]
Значения экономических переменных определяются обычно влиянием не одного, а нескольких объясняющих факторов. В таком случае зависимость у =Дх) означает, что х - вектор, содержащий т компонентов х = (х,, х2,. .., хт). Задача оценки статистической взаимосвязи переменных у и х"= (х(, х,,. .., хга) формулируется аналогично случаю парной регрессии. Записывается функция у = Да,х)+е, где а - вектор параметров, е - случайная ошибка. Предполагается, что эта функция связывает переменную у с вектором независимых переменных х для данных генеральной совокупности. Как и в случае парной регрессии, предполагается, что ошибки е являются случайными величинами с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией е( и е статистически независимы при ij. Кроме того, для проверки статистической значимости оценок а обычно предполагается, что ошибки е( нормально распределены. Поданным наблюдений выборки размерности л требуется оценить значения параметров а, то есть провести параметризацию выбранной формулы (спецификации) зависимости. [c.307]
Если большинство инвесторов разделяют ожидания в отношении роста концентрации производства в регионе, то влияние ожиданий на инвестиционные процессы будет существенным и можно предположить наличие взаимосвязи между изменением ожидаемого уровня концентрации и ростом объемов инвестиций в регионе. За период реформ в разных отраслях промышленности в России имели место как тенденции, направленные на усиление концентрации производства, так и тенденции к рассеиванию производства в зависимости от сочетания ключевых параметров. Поэтому есть основания предполагать, что параметры oij и щ должны быть значимы. Оценки параметров а + и 0ц, должны иметь разные знаки. Различия знаков параметров а[+ и а указывает на тот факт, что инвесторы по-разному реагируют на динамику концентрации производства в случае ее роста, или снижения. Позитивные ожидания большинства инвесторов относительно роста концентрации производства в регионе способствуют привлечению инвестиций. С ростом концентрации увеличиваются и объемы инвестиций в региональную экономику, поэтому должно выполняться неравенство а[+ > 0. Негативные ожидания инвесторов приводят к сокращению объемов инвестиций, и, поэтому а < 0. Ожидаемые знаки параметров сведены в табл. 4.1 [c.74]
Смотреть главы в:
Статистика курс лекций -> Оценка значимости параметров взаимосвязи