- •1. ПОНЯТИЕ НАУКИ. КЛАССИФИКАЦИЯ НАУК
- •5. ВИДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
- •7.1. Классификация методов, используемых в исследованиях
- •7.3. Общенаучные методы исследования
- •8. СУЩНОСТЬ ОЦЕНИВАНИЯ
- •Экспертные методы получения первичной информации
- •11. МЕТОДЫ АНАЛИЗА
- •11.1. Детерминированные и стохастические процессы
- •11.2. Классификация методов анализа, используемых в исследованиях
- •11.2.1. Вариационный анализ
- •11.2.2. Дискриминантный анализ
- •11.2.3. Корреляционно-регрессионный анализ
- •11.3.1. Древовидные графы
- •11.3.2. Диаграмма «рыбий скелет»
- •11.4. Математические методы исследования
- •12. ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И ЕГО СВОЙСТВА
- •13. МОДЕЛИ, ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ
- •13.1. Построение моделей
- •13.2. Методы имитационного моделирования
- •13.3. Основные этапы имитационного моделирования
- •13.5. Формализация имитационной модели
- •15. ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
- •15.1. Классификация планов
- •15.2. Область определения, интервалы варьирования и уровни факторов. Кодирование факторов
- •15.4. Дробный факторный эксперимент
- •15.7. Экстремальный эксперимент
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •Библиографический список
11.МЕТОДЫ АНАЛИЗА
11.1.Детерминированные и стохастические процессы
Детерминированные (предопределенные) процессы характери-
зуются строгим подчинением определенным закономерностям [4]. |
|
||
С |
|
|
|
|
Эти закономерности могут быть представлены математическими |
||
зависимостями (моделями). Например, месячный объем производства |
|||
на предпр ят может быть представлен формулой [4]: |
|
||
|
|
Vm rp BРД DМ , |
(7) |
исч |
|
||
где |
Vm – месячный объем производственной продукции в стоимост- |
||
ном |
слен , тыс. руб.; rp – среднесписочное число рабочих, чел.; |
||
BРД |
– дневное значен е выра отки рабочего в стоимостном исчисле- |
||
|
бА |
|
|
нии, тыс. руб. / чел. в день; DМ – количество рабочих дней месяца. При этом каждому значению аргументов, представленных в пра-
вой части формулы (7), при определенных значениях других аргументов строго соответствует единственное значение функции Vm.
Стохастические процессы отличаются от детерминированных тем, что свойственные им закономерности проявляются не строго, но с определенной вероятностью, и только при массовом наблюдении. Модели, отражающие закономерности, свойственные таким процессам, и мера их действительности устанавливаются статистическими методами. Например, зависимость веса (массы) индивида от его роста может
ческий коэффициент регрессии; РД– рост индивида, см.
быть выражена с определенной вероятностью моделью вида [4]:
B a0 a1 P, |
(8) |
где В – масса индивида, кг; а0 – свободный член модели; а1 – эмпири- |
|
Разумеется, в таких моделях каждому значению аргумента P соответствует определенное значение B, однако не строго. Оно будет варьироваться вокруг некоего ожидаемого, наиболее вероятного значения.
Для стохастических процессов важной характеристикой выступа- |
|
ет вариация факторов (признаков и т. д.). |
И |
Под вариацией значений какого-либо признака в совокупности понимают различие его значений у разных единиц совокупности (по разным наблюдениям) в один и тот же период или момент времени. Причиной вариации являются разные условия существования (жизнедеятельности) разных единиц совокупности [4].
37