Cтраница 1
Метод многофакторного анализа во многом схож с методом случайного поиска и также предполагает выбор интервалов изменения переменных. Пары значений переменных формируются путем объединения каждого значения q с каждым значением у, что дает некоторое конечное множество точек. Наблюдения производятся для каждой пары значений и выбирается наилучшая пара. [1]
Метод многофакторного анализа во многом схож с методой случайного поиска и также предполагает выбор интервалов из менения переменных. Пары значений переменных формируются ггу-тем объединения каждого значения tya каждым значением, что дает некоторое конечное множество точек. [2]
Метод многофакторного анализа количественных и качественных показателей применяется при анализе проектов как инструмент, который можно использовать для реализации системного подхода к сложным объектам ( инновационный проект), позволяющий осуществить перебор множества количественных и качественных факторов, отсеивание второстепенных и вычленение наиболее важных для построения совершенной экономико-статистической модели функционирования объекта. [3]
При использовании метода многофакторного анализа интервалы изменения значений переменных х1 - х2 выбираются аналогично предыдущему случаю. Затем интервалы разбиваются на более мелкие. [4]
Метод аналитических зависимостей ( иначе метод многофакторного анализа или регрессионный метод) основан на статистической обработке фактических данных о влиянии различных факторов, включая уровень загрязнения природной среды, на изучаемые показатели состояния реципиентов. [5]
Таким образом, проблема оценки геологического риска является весьма многоплановой и может решаться исключительно с помощью методов многофакторного анализа. Множественность свойств геологической среды, понимаемой в вышеуказанном расширительном смысле, с нашей точки зрения, является методологической основой для понимания и прогнозирования этих свойств и потенциальных опасностей, которые могут быть с ними связаны. [6]
Как уже указывалось, проблема изучения влияния плотности сетки скважин и систем разработки на охват пластов заводнением решается в общем виде также с применением методов многофакторного анализа фактической разработки месторождений с различными параметрами Sc. При этом получают только осред-ненные зависимости, которые весьма приближенно можно использовать для конкретных месторождений. [7]
Известно, что остаточная водонасыщенность ( связанная вода) имеет тесную статистическую связь с коэффицентом проницаемостью ( К) пород, а коэффицент вытеснения - с проницаемостью породы и вязкостью ( ц) вытесняемой нефти. Методом многофакторного анализа была изучена связь параметров ( ок) и ( ст) с проницацаемостъю и вязкостью нефти. [8]
Относительная роль отдельных факторов в комплексе, определяющем общий уровень численности и тенденции к ее изменениям, меняется в зависимости от условий местности и состояния популяции в разные сезоны и годы. Применение методов многофакторного анализа позволяет оценить эту роль в различных вариантах экосистем в разные годы. Многолетние данные по динамике популяций рыжей полевки в Карелии, например, показывают, что успешность перези-мовывания и интенсивность весеннего размножения в первую очередь связаны с демографической структурой популяции осенью; размножение и уровень численности в течение репродуктивного сезона определяются в основном внутрипопуляционными факторами, а в остальное время года - внешними воздействиями. [9]
Для нахождения решения по модели с ограничениями в виде равенств и небольшого числа управляемых переменных может быть использовано дифференциальное исчисление, например, метод множителей Лагранжа. В других случаях применяют методы экспериментальной оптимизации: метод случайного поиска, метод многофакторного анализа, одношаговый метод и метод наискорейшего спуска. [10]
Здесь все реакции, кроме (2.38) и (2.39), экзотермичны. Большое число параметров ( более 30), определяющих ход процесса, сложность кинетики образования побочных продуктов исключают непосредственное применение методов многофакторного анализа, в частности, эволюционного планирования эксперимента. [11]
Во всем диапазоне исходных переменных следует выбрать несколько характерных точек ( предельные значения и несколько промежуточных), при которых проверяется программа. В точках разрыва функции необходимо планировать дополнительные проверки. Значительные трудности возникают при планировании тестирования программ, рассчитывающих сложные функции мно гих переменных. Рациональным выбором контрольных точек на базе методов многофакторного анализа и планирования экспериментов можно получить заданные достоверности проверки выходных данных более экономно. [12]