Cтраница 2
Задача дисперсионного анализа состоит в оценке существенности влияния изменения уровня фактора. [16]
Чистое влияние первого фактора ( обратное) возрастает при увеличении уровня закрепленного фактора ( величины запасов оборотных средств), а второго - снижается. [17]
Подсчитывают количество ( п) появлений рассматриваемого события при воздействии каждого уровня фактора, начиная с Ныиа. Количество событий при уровне / гмин обозначают п0; при следующем более высоком уровне это количество равно п0 и так далее до / г при самом высоком уровне, при котором наблюдалось рассматриваемое событие. [18]
У, Ъц и b j - части, обусловленные влиянием г-го уровня фактора FI, и j - то уровня фактора F2 соответственно. Соотношение (9.56) выражает обычное для дисперсионного анализа предположение об аддитивности влияния двух факторов. [19]
Очевидно, к каждому сочетанию уровней факторов А и В можно добавлять только один уровень фактора С, так что сравнивать различные сочетания уровней факторов А и В для изучения этих факторов станет невозможно: скажется разница и в факторе С. [20]
Интервал варьирования не может быть меньше той ошибки, с, которой экспериментатор фиксирует уровень фактора. Иначе верхний и нижний уровни окажутся неразличимыми. Интервал не может быть настолько большим, чтобы верхний или нижний уровни оказались за пределами области определения. [21]
Постоянство дисперсии помехи означает, что интенсивность ошибки определения Y не меняется при изменении уровня факторов в процессе эксперимента. Выполнение этого постулата проверяется по критерию однородности дисперсии в разных точках опыта. [22]
Взаимодействие АВ, а % в служит мерой того, насколько влияние фактора А зависит от уровня фактора В, и наоборот, насколько влияние фактора В зависит от уровня А. В приведенном алгоритме при наличии взаимодействия между факторами а в, как составная часть, входит в дисперсию Sgm. [23]
Поскольку коэффициенты при фиктивных переменных в модели, не содержащей других экономических факторов, характеризуют величину эффектов / - го уровня фактора z, то регрессионная модель по своему содержанию тождественна дисперсионной модели. [24]
У, Ъц и b j - части, обусловленные влиянием г-го уровня фактора FI, и j - то уровня фактора F2 соответственно. Соотношение (9.56) выражает обычное для дисперсионного анализа предположение об аддитивности влияния двух факторов. [25]
В работе [34] перечисляются известные методы измерения опасности труда, основанные на вычислении критериев, построенных на экстраполяции данных ретроспективного анализа травматизма; трансформации уровня факторов условий труда в уровень производственной опасности; использовании упрощенных оценок опасности поведения работающих по числу замеченных нарушений требований безопасности труда; графическом нанесении опасных зон на план цеха, установки; ориентировочной характеристики уровня опасности по энтропии процесса и другим статистическим характеристикам произвольно назначенных показателей; ранговой корреляции экспертиз специалистов; расчете вероятности отказа элементов безопасности труда; объективных истинных измерителях производственной опасности и их производных. [26]
Из табл. 4.3 видно, что, хотя размер выборки сокращен с 32 до 16, мы все же имеем по 8 измерений для каждого уровня фактора А и по 8 измерений для каждого уровня фактора В. [27]
Например, при k - 5 получается таблица 8.7. Рассматривая пересечение столбца с уровнем A j и строки с уровнем Bj, мы видим, какой уровень фактора С к ним нужно добавлять. [28]
Результаты исследовании располагали по мере возрастания нижней границы уровня вредности и опасности и вводили допущение, что в каждом отдельном исследовании зависимость П ( Х ] от уровня фактора X носит линеинчй характер. [29]
Из табл. 4.3 видно, что, хотя размер выборки сокращен с 32 до 16, мы все же имеем по 8 измерений для каждого уровня фактора А и по 8 измерений для каждого уровня фактора В. [30]