Чистое влияние

Cтраница 2

Чистое влияние на ценность, в таком случае, будет зависеть от того, какой фактор доминирует: увеличение денежных потоков или повышение коэффициента бета. На рисунке 14.4 представлена ценность компании Singapore Airlines как функция коэффициента долг / капитал. При долговом коэффициенте 30 % ценность собственного капитала максимальна, однако за пределами этого уровня издержки, связанные с долгом, перевешивают выигрыши, которые он приносит. [16]

Рассмотренные выше закономерности имеют чисто физиологическую основу и выявляются лишь в условиях эксперимента, когда влияние всех других факторов, кроме исследуемого, устранено или, по крайней мере, выровнено. В естественных условиях чистого влияния отдельных факторов не бывает: организм всегда подвержен воздействию сложного их комплекса, в котором каждый из факторов выражен в разной степени относительно своего оптимального значения. Сочетание всех факторов в их оптимальном выражении - явление, в природе практически невозможное. Это, кстати, означает, что в естественных условиях практически никогда не реализуется базальный уровень метаболизма: организм всегда затрачивает какую-то часть энергии на работу адаптивных механизмов. [17]

Для того чтобы выделить чистое влияние СПД, необходимо экспериментально оценить влияние каждого из этих факторов на свойства алюминиевых сплавов. [18]

В подходе на основе скорректированной приведенной ценности ( APV) мы исходили из ценности фирмы без долга. Добавляя долг, мы рассматриваем чистое влияние на ценность путем анализа выигрышей и издержек заимствования. Ценность рычаговой фирмы можно оценить при различных уровнях долга, а уровень долга, максимально увеличивающий ценность фирмы, представляет собой оптимальный долговой коэффициент. [19]

Матрица частных коэффициентов корреляции.| Матрица значений распределения Стьюдента. [20]

Это свидетельствует о том, что чистое влияние факторов слабее, чем влияние, оказываемое отдельными факторами во взаимодействии с остальными. [21]

В тех случаях, когда вследствие механического воздействия, оказываемого образцом на поверхность при трении, шероховатость поверхности меняется, результат будет отражать совокупное влияние исследуемого фактора и изменявшейся шероховатости. Чтобы исключить влияние последней, когда требуется выявить чистое влияние исследуемого фактора, применяют различные способы восстановления шероховатости: периодические, при которых поверхность подвергается обновлению перед началом каждого испытания, или непрерывные - поверхность обновляют безостановочно в процессе трения. [22]

Эта группировка позволяет проследить колеблемость прибыли под влиянием двух факторов. В данном примере наполненность групп недостаточна для того, чтобы выявить чистое влияние изучаемых факторов. [23]

Различие в структуре сплавов в зависимости от вида обработки обнаруживается на всех исследованных уровнях строения - тонкой, микро - и макроструктуре. Особенности тонкой структуры и микроструктуры после СДТО рассмотрены выше при определении чистого влияния СПД на строение сплавов. При сопоставлении обработок необходимо дополнительно оценить влияние СПД на структуру в условиях неоднородного распределения деформации по объему. Неоднородность деформации всегда имеет место при фор-мообразовании изделий сложной формы. После СДТО макрострук-тура и соответственно микростроение, как показано на примере заготовки после осадки в условиях СПД из сплава АМгб [285], однородны по объему. Это объясняется важной особенностью СПД - слабой зависимостью структуры сплавов от степени деформации. В результате во всех участках заготовки, независимо от степени их локальной деформации, сохраняется однородная и мелкозернистая структура. Более того, в случае исходной неоднородности микроструктуры при СПД происходит ее выравнивание. [24]

При прогнозе текущей и конечной нефтеотдачи залежей необходимо учитывать и параметры, характеризующие технологию разработки. Использование технологических параметров в геолого-статистических моделях процесса нефтеизвлечения позволяет идентифицировать различные объекты по этому фактору и оценить чистое влияние геолого-физических параметров. Анализ геолого-яромысловых моделей процесса нефтеизвлечения с учетом технологических параметров позволяет оптимизировать их значения, за счет чего может быть повышена нефтеотдача. Темпы отбора жидкости во многих исследованиях берутся за определяющий технологический параметр, однако они сами находятся в сильной зависимости с системой расстановки и интенсивностью системы заводнения. [25]

Для реакций ( I) в условиях высоких температур и низких давлений суммарное влияние реакций ( е) - ( g) определяет скорость всего процесса в конечной стадии, даже если эти реакции не выделяются таким образом, чтобы их течение стехиометри-чески отражалось на концентрации какого-либо промежуточного реагента или продукта. Общий тепловой эффект экзотермической реакции прямо пропорционален выходу продуктов реакций рекомбинации, но кинетический анализ позволяет строго выразить чистое влияние стадий рекомбинации через полное число молей, приходящихся на единицу массы реагирующей смеси, которое обратно пропорционально среднему молекулярному весу. [26]

При геолого-промысловом контроле за текущей нефтеотдачей, кроме геологических параметров, необходимо учитывать и параметры, характеризующие технологию разработки. Использование технологических параметров в геолого-статистических моделях процесса нефтеизвлечения позволяет идентифицировать различные объекты разработки по этим факторам и оценить чистое влияние геолого-физических параметров. Анализ геолого-статистических моделей процесса нефтеизвлечения с учетом технологических параметров позволяет оптимизировать их значения, за счет чего может быть повышена нефтеотдача. [27]

Диаграмма четырехкомпонентной смеси, имеющая вид тетраэдра. [28]

Особого внимания заслуживает влияние интермолекулярных соединений на число компонентов, так как эти соединения часто встречаются на диаграммах состояния. Хотя при образовании таких соединений число химических частиц в системе меняется, стехиометрические отношения для каждого случая дают значение /, и чистое влияние этого явления на число компонентов в правиле фаз равно нулю. [29]

Таким образом, в отличие от коэффициента парной регрессии коэффициент условно-чистой регрессии измеряет влияние фактора, абстрагируясь от связи вариации этого фактора с вариацией остальных факторов. Если было бы возможным включить в уравнение регрессии все факторы, влияющие на вариацию результативного признака, то величины Ъ ( можно было бы считать мерами чистого влияния факторов. Но так как реально невозможно включить все факторы в уравнение, то коэффициенты fy не свободны от примеси влияния факторов, не входящих в уравнение. [30]

Страницы: 1 2 3