Многофакторная зависимость
Cтраница 1
Многофакторная зависимость IA свидетельствует о сложности тех процессов, которые лежат в основе АПН. [1]
Многофакторная зависимость сил F3 и F3 от скважинных условий трудно поддается расчетам, поэтому в первом приближении могут быть определены лабораторным путем. [2]
Изучение многофакторных зависимостей в экономико-статистическом анализе осуществляется наиболее полно с помощью многофакторных корреляционных моделей, которые позволяют измерить степень совместного влияния комплекса факторов на величину анализируемого показателя. [3]
В данной многофакторной зависимости, как видим, выделяются экстенсивные и интенсивные источники экономического роста, дифференцированные по количественным и качественным показателям роста совершенствования производственных ресурсов. Это позволяет определить при экстенсивном развитии темпы роста, обусловленные относительным приростом трудовых ресурсов, производственных фондов и материальных ресурсов, отвечающих в каждом случае удельному весу соответствующих затрат, а при интенсивном развитии - прирост результатов за счет более качественного использования производственных ресурсов. [4]
 |
Изменение концентрации сероводорода в добываемом газе при разработке Оренбургского месторождения без учета ( / и с учетом ( 2 разгазировапия выпавшего - Р. П5 конденсата. [5] |
При такой многофакторной зависимости не представляется возможным полностью проанализировать процесс по объему залежи, связав его с фильтрацией флюидов. Поэтому будем полагать, что пластовые жидкости равномерно распределяются в объеме порового пространства и остаются неподвижными. [6]
Более широкое использование многофакторных зависимостей пока сдерживается недостаточной статистической отчетностью и ограниченностью исходной информации на перспективный период. [7]
В эту группу входят методы анализа многофакторных зависимостей в условиях, когда факторы существенно коррелируют между собой. Дело в том, что практическое применение классических регрессионных моделей в экономическом анализе сопряжено с необходимостью преодоления ряда трудностей, основная из которых - мультиколлинеарность факторов. Особенность экономического анализа заключается в тесной взаимосвязи и взаимообусловленности показателей, поэтому бездумное и необоснованное включение в регрессионную модель бессистемно отобранных показателей нередко приводит к искусственности модели, невозможности ее использования на практике. Если пытаться следовать формальным требованиям регрессионного анализа в полном объеме, то, например, устранение мультиколлинеарности нередко сводится к отбрасыванию существенно коррелирующих факторов. В этом случае, во-первых, имеет место потеря информации и, во-вторых, анализ чаще всего выхолащивается, в некотором роде теряет смысл, поскольку модель сводится к одно - или двухфакторной. [8]
Для проведения факторного анализа необходимо построить многофакторную зависимость с последующим анализом влияния каждого отдельного фактора на конечный результат. Любой факторный анализ начинается с моделирования исходной факторной системы ( типа / х: у) и построения на ее основе многофакторной модели, т.е. с выявления конкретной математической зависимости между факторами. При этом должны соблюдаться определенные требования. [9]
Таким образом, энергетическая характеристика является многофакторной зависимостью, и любой из электрических нагрузок блока соответствует множество режимов, отличающихся значениями тех или иных параметров. [10]
Рассмотренные мультипликативные и аддитивная модели получили наиболее широкое распространение для описания многофакторных зависимостей, что объясняется прежде всего их предельной простотой: при k факторах они требуют определения всего & 1 коэффициента. [11]
Рассмотренные мультипликативные и аддитивная модели получили наиболее широкое распространение для описания многофакторных зависимостей, что объясняется прежде всего их предельной простотой: при k факторах они требуют определения всего k - - коэффициента. [12]
Однако существует понятие коэффициента множественной корреляции, расчетная оценка которого правомерна для любых многофакторных зависимостей, в том числе и для сложных нелинейных однофакторных зависимостей. [13]
Исходя из этого может быть выдвинуто предположение о том, не описывается ли данная исследуемая многофакторная зависимость подобной математической моделью. Для проверки такого предположения удобен следующий прием. [14]
С другой стороны, отсутствие корреляции не говорит об отсутствии зависимости, так как корреляция затушевывается часто многофакторной зависимостью. Например, поверхностное натяжение жидкостей, состоящих из асимметричных молекул, не показывает корреляции с межмолекулярным взаимодействием, хотя зависимость, конечно, есть. [15]
Страницы: 1 2