Метод - статистический анализ
Cтраница 2
Метод статистического анализа, позволяющий разделить группу объектов на взаимно непересекающиеся относительно однородных объектов подмножества. При проведении маркетингового исследования может возникнуть необходимость разделить города, в которых оно проводилось, на четыре группы сходных между собой населенных пунктов. [16]
 |
Используемые в системах обеспечения маркетинговых решений математические методы. [17] |
Метод статистического анализа, позволяющий по набору оценок, выставленных предложениям фирмы респондентами, определить отношение покупателей к их атрибутам. Авиакомпания может определить суммарную выгоду для каждой из комбинаций предоставляемых пассажирам различных услуг. [18]
Метод статистического анализа и профилактики брака на сборочных участках позволяет на основании положений математической статистики и накопления данных о повторяемости погрешностей, обнаруживаемых при сборке, создать устойчиво качественный процесс сборки изделия. [19]
Метод статистического анализа опробирован в применении к технологическим процессам, основанным на принципе автоматического получения размеров. [20]
Метод статистического анализа имеет ряд недостатков. Он - непригоден для предварительной оценки точности технологических процессов при их проектировании и не позволяет также вскрыть причину возникновения результирующей погрешности. [21]
 |
Блок-схема оптического считывающего устройства последовательного действия. [22] |
Метод статистического анализа является более гибким методом. [23]
Метод многомерного регрессионного статистического анализа также может быть использован для решения задач распознавания образов. Он позволяет по результатам ограниченного числа измерений принять оптимальное решение о принадлежности данного объекта к тому или иному классу. Этот способ предполагает знание наиболее информативных признаков, характеризующих ту или иную исследуемую область. [24]
Этот метод статистического анализа отличается крайней простотой, так как здесь не требуется производить какие-либо вычисления. Но в то же время надо иметь в виду, что он является весьма малочувствительным методом. Здесь мы отказываемся от количественного сравнения результатов определений, выполненных двумя разными методами, и ограничиваемся их качественным сопоставлением, используя биноминальное распределение, которое применимо во всех случаях, когда результаты оцениваются на основании серии последовательных качественных определений. При этом, конечно, значительная часть информации, содержащейся в полученном материале, остается неиспользованной. В табл. 6.4. приведено число образцов, которое надо иметь для того, чтобы с уверенностью в 95 % отбросить гипотезу 6 0 5, когда в действительности имеет место та или иная асимметрия знаков. Если например, знаки распределены с соотношением 45 ( 55) %, то для того, чтобы с 95 % - ной уверенностью отбросить гипотезу 6 0 5, надо иметь не менее 1297 проб, проанализированных двумя разными методами; если же соотношение знаков 5 ( 95) %, то достаточно иметь 12 проб. [25]
Следует отметить метод статистического анализа и профилактики брака на сборочных участках, посредством которого-можно заранее определить для любой сборочной операции критическое количество погрешностей, допускаемое для нормального сборочного процесса на каждое определенное количество узлов или изделий, предъявленных к контролю. Если количество данного вида погрешностей, выявленных при сборке, согласно карте статистического учета, начинает превышать критическое, то это является предупреждением о нарушении нормального процесса сборки и требует немедленного вмешательства технического персонала. [26]
На основе методов статистического анализа стабильным технологическим процессом считается такой процесс, который обеспечивает выполнение деталей в пределах заданного допуска, причем брак не превышает пяти штук из тысячи проверенных экземпляров. [27]
Дальнейшее совершенствование методов статистического анализа применительно к построению среднеин-тервальных характеристик позволило получить их методами идентификации на основании статистических данных о режимах за прошедший период. Получаемые таким способом характеристики просты и удобны в эксплуатации и практически свободны от недостатков своих предшественниц. [28]
Подробное описание методов статистического анализа временных рядов выходит за рамки этой книги. Мы вкратце рассмотрим традиционные подходы, выделяя при этом обстоятельства, которые имеют прямое отношение к предмету нашего изложения. [29]
Линейная регрессия представляет собой метод статистического анализа, с помощью которого прогнозируют будущие значения определенной зависимости на основании ее предыдущих значений. Этот метод обычно используется для определения моментов чрезмерного отклонения цены от нормального уровня. При этом учитывают цены на биржевые инструменты. Построение линии тренда способом линейной регрессии основано на методе наименьших квадратов. Этот метод заключается в том, что строится прямая линия, проходящая через точки цены таким образом, чтобы расстояние от значений цены до этой линии было бы минимальным. [30]
Страницы: 1 2 3 4