Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели

Нажмите для полного просмотра!

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №2

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №3

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №4

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №5

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №6

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №7

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №8

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №9

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №10

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №11

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №12

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №13

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №14

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №15

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №16

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №17

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №18

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №19

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №20

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №21

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №22

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №23

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №24

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №25

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №26

Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели, слайд №27

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели. Анализ статистической модели. Доклад-сообщение содержит 27 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Тема: 1.«Формирование гипотезы вариационного ряда для статистической модели» 2. Анализ статистической модели. автор: к.т.н., доц. Тимошек Игорь Николаевич

Слайд 2

Описание слайда:

знакомство с некоторыми элементами аналитической алгебры и геометрии: исследование взаимосвязи между свойствами расчетного шага значений вариационного ряда входных факторов и характеристикой нелинейности функции при формировании гипотезы расчетных процедур для будущей статистической модели

Слайд 3

Описание слайда:

Основные положения:

Слайд 4

Описание слайда:

Формулируем условия задачи

Слайд 5

Описание слайда:

Графики исследуемых функций

Слайд 6

Описание слайда:

Исследование расчетного шага вариационного ряда Расчет величины шага для любой пары чисел непрерывно возрастающего ряда выполняется по формуле: ∆х1,j = x1,(J+1)  x1,J величина шага между любой парой значений всегда будет находиться между max и min значениями аргументов и характеризуется следующим неравенством: хmax,j > ∆хi,j > хmin,j

Слайд 7

Описание слайда:

Исследование расчетного шага вариационного ряда Первая функция f(x1) выступает в роли эталонной; она линейна и поэтому для значений указанных в графе 3 (табл.) имеет одинаковую разницу (расчетный шаг) между всеми парами чисел, расположенными рядом, рассчитанную по формуле и равную единице. ∆х1,1 = ∆х1,2 = ∆х1,3= ∆х1,4 = ∆х1,5=1. Для любых пар значений функции f(x1) для исследуемого рада от 0 до 5 расчетный шаг имеет постоянное значение, равный среднему значению шага при i-том количестве опытов: его отображение представлено на рисунке (∆х1).

Слайд 8

Описание слайда:

Графики исследуемых функций

Слайд 9

Описание слайда:

Исследование расчетного шага вариационного ряда Для нелинейной возрастающей выпуклой функции f(x2), величины расчетного шага для исследуемого подмножества области определения от 0 до 5, рассчитанные по формуле имеют тенденцию к возрастанию (к тому же нелинейную). Для нелинейной возрастающей вогнутой функции f(x3), наблюдается тенденция к убыванию значений в зависимости от возрастания функции. Это наглядно демонстрируется данными таблицы (графа 6) и графическим отображением ∆х2 и ∆х3 на рисунке.

Слайд 10

Описание слайда:

Таблица исследования расчетного шага

Слайд 11

Описание слайда:

Исследование расчетного шага В результате исследований можно сделать вывод: если простая нелинейная монотонная (или дискретная) возрастающая функция имеет выпуклый вид на отрезке изменения величин исследуемой области, то расчетный шаг может принимать величины от минимальных к максимальным значениям, и является одной из характеристик исследуемой функции. если же возрастающая нелинейная функция имеет вогнутый вид (что отражаться символами «U↑»), то шаг между значениями аргументов в начале ряда может иметь наоборот большую величину и уменьшаться к концу исследуемой области до минимальной величины.

Слайд 12

Описание слайда:

Формирование гипотезы вариационного ряда Для формирования гипотезы вариационного ряда детерминированных значений выходного фактора студент может воспользоваться excel-программой, разработанной автором (она находится в компьютерном классе Г210). Программа обеспечивает ввод, обработку, корректировку и представление необходимой информации о входном и выходных факторах для использования в дальнейшем процессе проектирования статистической модели.

Слайд 13

Описание слайда:

Формирование гипотезы вариационного ряда Пользователь вводит минимальное (x1min) и максимальное (x1max) целочисленные значения из области для данного фактора в поля, отмеченные синим цветом (см. пункт 1 Инструкции на рисунке). Далее (согласно пункту 2) нажатием кнопки «Дискретные зн.» программой выполняется генерация 15 случайных чисел для указанной области. В результате, в желтой части таблицы выводятся отсортированные значения возрастающего вариационного ряда и их графический вид. Выполняется расчет средней величины шага, а также текущего шага для парных значений расчетного ряда.

Слайд 14

Описание слайда:

Формирование гипотезы вариационного ряда

Слайд 15

Описание слайда:

ПРИМЕР формирования гипотезы вариационного ряда Для входного фактора модели (X1i), вносятся натуральные значения x1min= 55 и x1max= 120 (см. рисунок) Нажимается кнопка «Дискретные зн.», а результат 15-и значений вариационного ряда выводится в табличной форме в центральной (желтой) части таблицы. Рядом со значениями входного фактора располагаются величины шага = 2, = 1 и т.д., ср. значение ∆Хср=4,64. Справа от табличного ряда располагается графическое изображение полученного результата. ломаной линией темно-синего цвета (с «Δ» в местах пересечения с основной сеткой) обозначается график анализируемого входного фактора (X1i), ломаной линией сиреневого цвета (с «□» в местах пересечения с сеткой) обозначается график данных расчетного шага (∆Хi).

Слайд 16

Описание слайда:

Исходные данные для расчета статистической модели Полученные исследователем при помощи excel-программы данные, вносятся в табличную форму-шаблон по определенным правилам и согласно установленным признакам для каждого из факторов: значимость для процесса исследования (новый ранг); характер взаимосвязи (↑↑, ↑↓).

Слайд 17

Описание слайда:

Исходные данные для расчета статистической модели После заполнения таблицы необходимо выполнить анализ данных на предмет их соотносимо-значимости: соотношение величины выходного фактора к величине входного должно быть примерно равно - 10:1; соотношение между величинами входных факторов должно примерно соответствовать - 1:1. Выполнение указанных условий обеспечит удобство представления информации, а так же повысит возможность качества проведения анализа результатов моделирования. Если условия не выполняются, то необходимо выполнить модификацию исходных данных.

Слайд 18

Описание слайда:

Модификация исходных данных Модификация данных может осуществляется двумя способами: Применяя умножение на степенные коэффициенты - 10n - (простой, но не в полной мере корректный). Используя графическое отображение данных на осях с различными шкалами – (наиболее корректный).

Слайд 19

Описание слайда:

Анализ статистических моделей и оценка полученного результата Анализ полученных шести регрессионных уравнений, полученных при помощи программы«MODEL 05» рекомендуется проводить в табличной форме. Данные заполняется с округлением до значащих цифр с точностью не более 5-10 %. значение 0.0357 → 0,036, если 1234,56 → 1235 и т.д.

Слайд 20

Описание слайда:

Анализ статистических моделей и оценка полученного результата Выбор наилучшей модели осуществляется экспертом на основании лучшего сочетания величин показателей качества: значения коэффициентов множественной корреляции R2 и R2m должны стремиться к 1; статистика Jm принимать наименьшие относительные значений, полученные для всех моделей.

Слайд 21

Описание слайда:

Анализ статистических моделей и оценка полученного результата Выбранная лучшая модель из расчетных шести регрессионных уравнений вида; выписывается из табличной формы в виде уравнения Z= 39,76+0,363R2-0,025M2 +0,087PG2 -0,344PD2 +1.637PM2

Слайд 22

Описание слайда:

Анализ статистических моделей и оценка полученного результата Выбранное регрессионное уравнение подвергается элементарной проверке на адекватность соответствия исходным данным. Для этого: вместо переменных входных факторов в уравнении регрессии необходимо подставить данные одного из 16 опытов из таблицы «Исходные данные …»: вычислить уравнение и определить величину выходного фактора (Y). рассчитать относительную погрешность по формуле:

Слайд 23

Описание слайда:

Заключение к выполненной работе

Слайд 24

Описание слайда:

Заключение должно содержать: краткую характеристику актуальности выбранной тематики и степени ее изученности, а также личную мотивацию на ее выполнение; описание системы сбора (выбора) данных для проектирования модели; краткое описание вида и структуры полученной модели допущений, а также других особенностей, применяемых при проектировании; сравнительную характеристику значимости наиболее важных входных факторов модели на исследуемый результат, с учетом информации соответствия итогам экспертной характеристики; сформулированные предположения о практическом использовании проведенного исследования и полученной аналитической модели; перспективу продолжения работы по выбранной тематике; влияние на подготовку кадров и повышение квалификации оперативного персонала; влияние разработанного элемента малозатратной технологии на реализацию общей технологии перевозочного процесса.

Слайд 25

Описание слайда:

ПРИМЕР : Проблема рационального нормирования расхода топлива для с учетом местных особенностей и условий организации движения поездов является одной из перспективных составляющих Программы развития железных дорог на среднесрочную перспективу. Процесс выбора структуры модели, расчета коэффициентов уравнения и критериев качества осуществляется с помощью программы “MODEL”, поэтапным анализом полученного результата, усложнением модели и перебором различных вариантов входных переменных. В основе сбора статистических данных лежит анализ маршрутов машинистов и скоростимерных лент на участке М. Горький - Морозовская. В результате проведенных расчетов и анализа получаемых различных структур модели, получена модель для целей прогнозирования месячного удельного расхода топлива депо с лучшими показателями качества: P = - 11602 + 110,6∙Q + 630,2∙Vуч + 186,9∙Nтр + 464,5∙Nост + 71,3∙Nсв

Слайд 26

Описание слайда:

ПРИМЕР : Анализ полученной модели позволяет сделать вывод, что наиболее влияющими факторами эксплуатационных затрат на организацию движения поездов на участке М. Горький – Морозовская являются участковая скорость и количество остановок поездов из-за запрещающих показаний светофоров как на перегонах, так и при приеме на станции. Структура модели степень влияния входных факторов полностью совпадает предшествующей гипотезе и экспертной характеристике. Относительная погрешность расчетов по модели, составляющая не более 3,5 % для различных значений из вариативной области; она может быть использована в эксплуатационной работе депо станции М.Горький для нормирования потребления электрической энергии на тягу поездов в нечетном направлении. Для внедрения полученной модели в производственный процесс необходимо проведение обучающих семинаров для теплотехника депо и машинистов электровозов. Ее внедрение не повлияет на изменение общей технологии перевозочной работы, а только дополнит процесс нормирования электроэнергии.