Факторный анализ

Факторный анализ и планирование эксперимента. Исходной информацией при определении коэффициентов уравнения (2.22) является экспериментально-статистический материал о состоянии входных и выходных характеристик объекта. Различают пассивный и активный эксперимент. При пассивном эксперименте ставится большая серия опытов с поочередным варьированием каждой из переменных. Сюда относится также сбор исходного статистического материала в режиме нормальной эксплуатации промышленного -объекта. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксгюримента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров и поэтому сократить общее число опытов. В том и другом случае обработка опытных данных ведется методами корреляционного и регрессионного анализа [1, 10—15]. [c.92]

Значимость главных эффектов факторов, введенных в илан, как на двух, так и на />2 уровнях можно проверить при помощи многофакторного дисперсионного анализа и факторного анализа. На основании результатов факторного анализа можно провести крутое восхождение. [c.215]

Для оценки влияния параметров режима эксплуатации трубопровода на коррозионные процессы использовали факторный и регрессионный анализы. Факторный анализ позволяет устанавливать связи между исследуемыми параметрами. Результатом применения регрессионного анализа являются модель прогноза для зависимого параметра и определение вкладов каждого независимого параметра в зависимый [47]. [c.110]

Результаты факторного анализа [c.218]

Один из перспективных подходов состоит в сведении проблемы формального синтеза оператора объекта к проблеме оптимальности в условиях неопределенности. В этом случае основой развиваемых методов являются такие понятия, как адаптация, обучение и самообучение. Математический аппарат, адекватный этим понятиям, находится на стыке нескольких дисциплин математического программирования, теории вероятности и математической статистики. Позиции адаптации и обучения являются исходными и в таких направлениях анализа абстрактных систем, как распознавание образов и синтез дискретных моделей физических систем в виде обучающихся автоматов. К этим вопросам примыкают методы построения булевых моделей сложных объектов, основанные на сочетании идей факторного анализа с некоторыми приемами [c.81]

При большом числе факторов, оказывающих влияние на технологический процесс, и значительных массивах экспериментально-статистической информации, подлежащей обработке, непосредственное использование методов факторного анализа приводит к весьма трудоемким вычислительным процедурам. В этих случаях для оперативного обследования объекта в режиме нормальной эксплуатации и выработки предварительного заключения о наиболее значимых факторах, оказывающих влияние на ход процесса, эффективное применение находят методы алгебры логики [27]. Исследование проводится в два этапа. На первом этапе рабочие диапазоны изменения переменных квантуются на отдельные уровни и методом минимизации булевых функций строится булева модель ФХС. На втором — решается задача интерпретации булевых моделей в терминах существующих содержательных теорий. [c.100]

Для моделирования химико-технологических процессов, диагностики неполадок в производстве и оптимизации процессов по качеству конечных продуктов в последние годы все шире применяют методы распознавания образов и логико-структурный подход к анализу многомерных данных [97, 98]. Теория распознавания образов и логическое моделирование основаны на сочетании идей факторного анализа с некоторыми методами алгебры логики, в частности, методами минимизации булевых функций, предназначенными для извлечения информации из больших массивов данных. [c.241]

Для определения как линейных, так и нелинейных связей между параметрами применен факторный анализ, в котором основным предположением является равенство [c.110]

Факторный анализ показал, что параметр местоположение дефекта на дистанции трубопровода имеет зависимость от влажности (до 61%), давления (до 76%), температуры (до 84%), толщины стенки (до 23%). Параметр глубина дефекта зависит от влажности (до 76%), давления (до 69%), температуры (до 84%), местоположения на дистанции трубопровода (до 38%). Параметры длина дефекта и расположение дефекта по окружности ни с какими другими параметрами не могут быть объединены. [c.111]

Развитие факторного анализа затрат на производство. [c.98]

Рассмотрим факторный анализ себестоимости продукции. [c.224]

По результатам дисперсионного и факторного анализа были сделаны выводы, что физико-химический состав нефти оказывает существенное влияние на структурно-механические свойства, и между средними для них существует значимая разность, поэтому необходимо рассматривать действия присадок конкретно для каждой нефти. [c.138]

Известные расстояния могут быть подставлены вместо тех их величин, которые получены в п. 5 может быть определена итерационная процедура, основанная на систематической коррекции результатов факторного анализа. Получается набор расстояний, согласующихся со всеми известными величинами и с требованиями вложения , если процесс сходится. Этот алгоритм осуществляется оптимально, когда неизвестно лишь небольшое число расстояний, когда наибольшие расстояния хорошо известны и, в общем случае, когда молекула глобулярна, а не нитевидна. [c.541]

Рассмотрим в сравнительной интерпретации три следующих метода факторного анализа отдельных экономических показателей работы перевалочных нефтебаз метод цепных подстановок, дифференциальный, интегральный. [c.88]

Способ расчета влияния изменений отдельных факторов на анализируемый показатель с использованием формул (2.53)— 2.54) можно назвать интегральным методом факторного анализа. [c.92]

Следует отметить, что интегральный метод факторного анализа может быть с успехом использован не только в анализе техникоэкономических показателей, определяемых двумя факторами, но и в случае многофакторных зависимостей. Например, этот метод можно применить в определении влияния на себестоимость перевалки нефти и нефтепродуктов таких факторов, как грузооборот перевалочной нефтебазы, производительность труда, фондоотдача основных производственных фондов, фондовооруженность, энерговооруженность и т. д. [c.95]

Еще один способ предварительного преобразования данных — переход к новой системе координат. Это осуществляется методами главных компонент или факторного анализа. В результате векторы исходных данных представляют в виде комбинации некоторых новых ортогональных векторов. Эта процедура тесно связана с проблемой сокращения размерности — проекции многомерного массива исходных данных в подпространство с меньшим числом измерений. Она будет рассмотрена в следующем разделе, посвященном неконтролируемым методам распознавания образов. [c.521]

Для использования интегрального метода в факторном анализе фондоотдачи полагаем, что в формуле (2.52) =/с и т. оо. [c.92]

Как видно из приведенных расчетов, значения влияний изменения объема перевалки нефтепродуктов на изменение фондоотдачи, полученные тремя методами факторного анализа, не совпадают. Полное влияние изменения факторов на результирующий показатель — фондоотдачу в нашем примере совпадает при расчетах методами цепных подстановок и интегральным оно составляет за 1971—1968 гг. —0,211 т/руб., в то время как при расчетах дифференциальным методом эта величина равна —0,155 т/руб. [c.93]

Методы факторного анализа [c.94]

С переводом предприятий нефтеснабжения новые условия планирования и экономического стимулирования каждый процент и доля процента роста таких показателей, как рентабельность, фондоотдача, производительность труда. и ряда других, определяющих результаты производственно-хозяйственной деятельности перевалочных нефтебаз, будут иметь большое значение. Поэтому интегральный метод факторного анализа, позволяющий точно и однозначно оценить влияние изменения каждого из факторов на изменение результирующих показателей, должен стать важным [c.94]

Статистическая обработка экспериментальных данных (проверка гипотез, вычисление характеристик законов распределения) Корреляционно-регрессионный анализ Факторный анализ [c.74]

В настоящее время проекцию данных осуществляют в основном с помощью методов, называемых анализом главных компонент (РСА), факторным анализом (ГА), сингулярным разложением (ЗУБ) и проекцией на собственные векторы или ранговой аннигиляцией. Все эти методы очень близки между собой. Различия в их названиях—во многом лишь дань традиции (в разных областях науки укоренились разные названия). Кроме того, существуют и некоторые различия в применяемых математических алгоритмах, а именно в форме представления дисперсионной матрицы, характере основных допущений, способах преобразования массива данных и интерпретации результатов (на основе анализа собственных значений или сингулярных чисел) и т. д. [c.522]

Исследование ХТС — расчет показателей, определение свойств (особенностей), изучение эволюции (развития, изменения) ХТС для улучшения ее показателей и свойств. На этом этапе применяют методы различных областей наук - кибернетики, топологии, факторного анализа, теорий информатики, игр, решений, катастроф. Большое значение здесь имеют эвристические решения, или эвристики - накопленный опыт исследования химических производств. Вспомните знаменитую историю о том, как Архимед нашел ответ на вопрос из [c.229]

На основе сенсоров разработаны сенсорные анализаторы -приборы, предназначенные для определения какого-либо вещества в заданном диапазоне концентраций. Анализаторы могут иметь малые габариты. Встроенные в них микропроцессоры позволяют вводить поправки на изменение температуры, учитывать влияние мешающих компонентов, проводить градуировку и настройку нулевого значения. Объединенные в единый блок и подключенные к компьютеру, сенсорные анализаторы могут дать дифференцированную информацию о составе сложной смеси и концентрации компонентов. Средства представления информации самые различные показания стрелочных и цифровых приборов, графики и таблицы на экране дисплея и т.д. Некоторые системы выполняют сложную математическую обработку измерительной информации, используют методы распознавания образов ( электронный нос ), факторного анализа и др. Результат измерения в таких системах выдается в виде логических заключений или обобщенных данных. [c.552]

Обсудить способы моделирования соотношений между аналитическими данными с помощью многомерного регрессионного анализа (методы многомерной градуировки, направленный факторный анализ). [c.517]

Здесь мы рассмотрим два проекционных метода—анализ главных компонент и сингулярное разложение. Родственные методы, такие, как факторный анализ, рассмотрены в разд. 12,5.4. [c.522]

X также может быть различной в факторном анализе объекты и признаки как бы меняются местами по сравнению с методом главных компонент. В общем случае матрица факторов, получаемая в результате разложения, не имеет ясного физического смысла, а составляющие ее векторы называются поэтому абстрактными факторами. Однако ее можно преобразовать некоторым специальным образом с тем, чтобы установить, например, содержится ли в данной матрице спектров многокомпонентных систем спектр заданного компонента или содержится ли в матрице результатов анализа объектов окружающей среды концентрационный профиль данного источника загрязнения. [c.552]

Одна из главных задач факторного анализа состоит в разложении матрицы данных X в сумму двух матриц матрицы общих факторов и матрицы уникальных (специфических) факторов. Матрица общих факторов в свою очередь представляется в виде произведения двух матриц — собственно матрицы факторов 3, каждый столбец которой представляет собой некоторую линейную комбинацию признаков (фактор), и матрицы нагрузок X, характеризующей вклад каждого фактора [c.552]

В чем различие между методом главных компонент и факторным анализом [c.568]

Для ускорения поиска можно использовать предварительную группировку данных. Для этой цели используют неконтролируемые методы распознавания образов — в частности, метод главных компонент, факторный анализ, кластерный анализ (ср. разд. 12.5.2) или метод нейронных сетей. Затем неизвестный спектр относят к одному из полученных классов. [c.590]

Проведенное обобщение геолого-промыслового материала по 35 объектам позволило выявить динамику приемистости нагнетания в различных геолого-физических условиях. Применение факторного анализа для идентификации объектов разработки позволило выделить две основные группы и получить адаптационные геолого-промысловые модели потенциальной приемистости нагнетательных скважин, позволяющие достаточно легко идентифицировать объектов не только на стадии выхода из разведки, но и в процессе их эксплуатации при отсутствии широкомасштабных промысловых исследований. [c.23]

Проведено совместное обобщение промыслового материала по некоторым месторождениям Башкортостана и Йемена, и на основе применения факторного анализа предложена методика, позволяющая обосновать и выбрать оптимальную технологию воздействия на пласт с целью сокращения объемов попутно добываемых вод, увеличения охвата пластов заводнением и тем самым увеличения коэффициента нефтеотдачи. Методика позволяет использовать [c.23]

Рис. 3.4. Схематичное представление принципов факторного анализа (ФА). Трехмерное пространство свойств, определяемое тремя дескрипторами растворителей (например, т. кип., р, и е,) заполнено точками, соответствующими 30 конкретным растворителям. Некоторые из этих точек уже лежат в плоскости, определяемой только двумя факторами fl и f2 (по данным, приведенным в работах [139] и [142]).

Была выбрана добавка типа ДСТ-30. Этот тип добавки суидествеино отличается от добавки типа СКЭП и незначимо от МСТ-30, В связи с тем, что факторы Жз, Х2 н Xi по разному влияют иа показатели качества (табл, 25), оптимальная композиция была выбрана иа осноиаиии факторного анализа обобщенной функции желательности D. Были определены нормированная ои1ибка среднего значения D [c.122]

Рассчитаем влияние изменения обоих факторов на изменение < )ондоотдачи тремя способами методом цепных подстановок последовательность подстановок х, у) дифференцированием (нахождением частных производных) предлагаемым интегральным методом факторного анализа. [c.92]

Одно из преимуществ булева анализа перед классическим факторным анализом состоит в том, что алгоритм построения булевой модели, реализованный на ЭЦВМ, позволяет за приемлемое время обрабатывать обширные массивы экспериментально-статистической информации при больпшх размерностях задачи (порядка 1000 переменных). [c.105]

Например, в соответствии с исходной матрицей наблюдений за трубопроводом УКПГ-З-ГПЗ проведен факторный анализ, который позволил определить наиболее взаимосвязанные параметры и построить регрессионные уравнения для прогнозирования де-с()ектности трубопровода в зависимости от режима его работы. При построении модели оценивали удельный вес аргументов Хд, Х,д, Хц (см. табл. И) и отбирали те из них, которые характеризовались наиболее значимыми вкладами в зависимый параметр [c.113]

Данная книга является логическим продолжением диух других книт Исследования рынков основных энергоносителей (факторный анализ и прогноз) , изданной в 1999 г. по решению Международного Оргкомитета Очередного Девятого ежегодного Международного технологического Конгресса Новые высокие технологии для газовой, нефтяной промышленности и связи - ITOGI -99, а также Эволюции мировой экономики и нефтяной ры-H[c.3]

Основной инструмент построения линейных моделей—линейный регрессионный анализ. Вплоть до настоящего времени регрессионный анализ широко применяется в его традиционной форме классического метода наименьших квадратов (OLS, или классический МНК). Ниже мы рассмотрим классический МНК в его наиболее общей форме, а также некоторые другие методы так называемого мягкого моделирования — регрессию на главных компонентах (P R), дробный, или блочный, метод наименьших квадратов (PLS), а также направленный факторный анализ (TTFA). [c.546]

Предметом исследований в данном случае являются методы теории вероятности и математической статистики, вьшислительной математики и аппроксимации, регрессионного и факторного анализа, а также статистического моделирования с использованием современных информационных технологий. [c.169]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология