Cтраница 2
Линейная система ( linear system): линейная зависимость между переменными; в факторном анализе - модель, в которой измеряемые величины линейно связаны со скрытыми факторами. [16]
Скрытые факторы искажают истинные результаты. Скрытые факторы ( например, уровни страховых запасов, появление повторных заказов, схемы перевозок или времена цикла) часто вмешиваются в принятие решений. Такие критерии могут искажать результаты бизнес-системы. Скажем, при использовании внутренних трансфертных цен для расчета прибылей внутренних центров Прибылей и убытков и обеспечения справедливого распределения прибыли информацию часто искажают в угоду сложившейся на предприятии неофициальной иерархии подразделений по их влиянию. [17]
Насколько удачно развивается данный процесс. Какие ограничения или скрытые факторы снижают его производительность. [18]
Конечно, и здесь мы можем использовать, скажем, факторный анализ применительно к данным, либо полученным от каждого эксперта, либо усредненным по всем экспертам, но интерпретация его результатов будет весьма отличаться от выводов Осгуда. Конечно, мы выявим скрытые факторы, которыми руководствуются эксперты при оценке претендентов на должность. [19]
Прогнозы основываются на оценках влияния выявленных таким образом факторов. Прогнозируемый объем сбыта может зависеть от явных и скрытых факторов. [20]
Это требование обусловлено тем, что входной информацией для факторного анализа являются элементы ковариационной матрицы. Кроме того, представление переменных в виде линейной комбинации скрытых факторов и использование оценок факторов через линейные комбинации наблюдаемых переменных для порядковых переменных невозможны. [21]
С точки зрения требования монохроматичности оценка шкал по критерию Бартлетта является наилучшей, а если брать свойство ортогональности, то предпочтительнее критерий Андерсона - Рубина. Однако, так как чаще всего заранее неизвестно, ортогональны ли скрытые факторы, выбирать следует либо регрессионный анализ, либо метод Бартлетта. [22]
В общем случае, переменные не должны быть причинными для других. В факторной модели предполагается, что все наблюдаемые переменные являются функциями скрытых факторов. [23]
Месторождения включают сотни скважин, а режимы их работы зависят от десятков различных параметров. Особенностью этого статистического материала является сложная зависимость и взаимообусловленность большого числа признаков, наличие трудно выявляемых скрытых факторов Быстро усвоить и проанализировать эту информацию для принятия правильных инженерных решений без применения компьютерной техники и математических методов анализа практически невозможно. [24]
Поскольку эта величина равна R2, она не превосходит максимальной общности Следовательно, если некоторая переменная является точным повторением скрытого фактора, ее вес будет единичным, а веса остальных - нулевыми. [25]
Когда ионный уровень снижается до атомного, происходит высоковольтная ионизация и ион удаляется. Таким образом, здесь начинает сказываться глубина потенциальной ямы, связывающей атом, а также энергия ионизации, и именно эти величины оказываются во многих системах теми скрытыми факторами, которые делают энергию активации десорбции более высокой, чем это нужно для возникновения изображения. Поля, необходимые для десорбции загрязнений, в ряде случаев способны вызвать испарение чистой поверхности самого эмиттера, и это обстоятельство устанавливает верхний предел. Однако электрическое поле спадает при переходе от верхушки острия к основанию. Как ясно из рис. 58, высоковольтная десорбция действительно очищает только маленький кончик на самой верхушке эмиттера. Поэтому для того, чтобы получить поверхность, которая уже не будет загрязняться за счет диффузии с основания, необходимо попеременно проводить нагревание и высоковольтную десорбцию. [26]
Важно отметить, что программы управления ГАП ( в том числе и программы, разработанные с помощью САПР) принципиально не могут предусмотреть всех факторов и особенностей, возникающих в процессе фактического изготовления каждой конкретной детали и непосредственно влияющих на качество продукции. К таким факторам и особенностям можно отнести непредсказуемые изменения физико-механических свойств заготовок и инструментов в процессе гибкого производства, колебания припусков, дрейф параметров исполнительных приводов и механизмов и многое другое. Эти скрытые факторы, не учитываемые в программах управления станками и САК, могут сильно влиять на точность изготовления деталей и зачастую приводят к браку. Поэтому для обеспечения заданного качества продукции необходимо, чтобы все технологическое оборудование и САК, входящее в состав ГАП, обладало способностью адекватно реагировать на текущие изменения параметров и условий производства за счет самонастройки системы управления технологическим оборудованием и САК - Обычно эта способность реализуется с помощью алгоритмов и программ адаптивного управления и контроля. Благодаря указанным алгоритмам и программам система управления ГАП сохраняет работоспособность и эффективность в широком классе непредсказуемо изменяющихся условий производства, характерной для мелкосерийного многономенклатурного производства. [27]
Физику развития восходящего движения цены ( ралли) контролирует бычий настрой толпы, базирующийся на всем известном чувстве жадности. Скрытая поддержка толпы позволяет снижать риск потерь, который был инициирован при изменении тренда. Тщательно оцените объем при откате акции, чтобы определить, какие скрытые факторы движут процессом продаж. Превосходные прибыли фиксируются, когда количество участников рынка сокращается по сравнению с несколькими последними ценовыми барами ралли. Откаты цены, которые происходят при больших торговых объемах, резко возвращаются к исходным уровням, но успевают при этом генерировать нестабильность, и последний нисходящий поток выявляет наплыв новых продавцов. В столь ненадежных рыночных условиях следует на время воздержаться от осуществления торговых сделок. [28]
Эти методы предоставляют объективные количественные средства для исследования сходства, близости, группировки или классификации данных. Данные могут быть представлены в виде множества показателей, переменных, которые характеризуют объекты или один объект в разные моменты времени, например предприятие в различные годы. Большинство методов решают задачу уменьшения количества переменных и выделения наиболее важных характеристик, скрытых факторов. [29]
Многомерные методы предоставляют объективные количественные средства для исследования сходства, близости, группировки или классификации данных. Данные могут быть представлены в виде множества показателей, переменных, которые характеризуют объекты, например предприятия, или один объект в разные моменты времени, например хозяйственную деятельность предприятия в различные годы. Большинство методов позволяет решать задачу с наименьшим числом переменных и выделением наиболее важных характеристик и скрытых факторов. [30]