Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

big_doc_LKG

.pdf
Скачиваний:
17
Добавлен:
07.02.2016
Размер:
20.24 Mб
Скачать

218

Розділ 4

4. Загальне середнє

. (4.23)

5. Загальна сума квадратів відхилень

(4.24)

(4.25)

(4.26)

Таким чином, для проведення однофакторного дисперсійного аналізу достатньо попередньо обчислити:

а) суми спостережених значень результативної ознаки по серіях

за формулою (4.21); б) суму квадратів всіх спостережень

;

(4.27)

Оцінка впливу факторів на процес функціонування систем

219

в) суму квадратів підсумків по серіях, поділених на кількість спостережень в серії

;

(4 .28)

г) квадрат загального підсумку, поділений на кількість всіх спостережень

. (4.29)

При оцінюванні впливу серій статистика -критерію обчислюється за формулою

. (4.30)

Перевірка нульової гіпотези повністю аналогічна традиційному критерію Стьюдента. Всі інші розрахунки виконують за загальноприйнятою схемою дисперсійного аналізу.

Приклад 1. Досліджується вплив фактора A, який характеризує рівень організації вантажопереробки на ефективність роботи вантажного пункту, оцінювану тривалістю (хв.) простою вагонів під вантажними операціями, t (ознака Y).

Досліджено три вантажних пункти (рівень показника), на яких оброблено по чотири вагони. Результати спостережень представлені в табл. 4.3.

 

 

 

 

 

 

Таблиця 4.3

Статистичний комплекс тривалості простою вагонів

 

 

під вантажними операціями (хв.)

 

 

 

 

 

 

 

 

Номер досліду

 

 

Рівні фактора (вантажні пункти)

 

(вагони)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

51

 

52

 

42

2

 

52

 

54

 

44

3

 

56

 

56

 

50

4

 

57

 

58

 

52

 

 

 

 

 

 

 

Середня тривалість

 

54

 

55

 

47

 

 

 

 

 

 

 

220

Розділ 4

Розв’язок.

Пасивний експеримент характеризується трьома рівнями () значення фактора та чотирма дослідами на кожному з них ( вагони). Підрахунок складових, необхідних для обчислення відповідних квадратів сум за формулами (4.9) і (4.11) виконаний в розрахунковій таблиці.

Номер

 

 

Рівні фактора

Підсумковий

 

 

 

 

 

 

досліду

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

стовпець

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

51

2601

52

 

2704

42

1764

 

2

52

2704

54

 

2916

44

1936

 

3

56

3136

56

 

3136

50

2500

 

4

57

3249

58

 

3364

52

2704

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

216

 

220

 

 

188

 

624

 

 

11690

 

 

12190

 

8904

32714

 

46656

 

48400

 

 

35344

 

130400

Згідно з таблицею маємо:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

;

 

 

 

.

За формулами (4.13) і (4.15) обчислюємо дисперсії:

 

 

 

 

 

 

;

 

.

 

Обчислюємо спостережене значення критерію

.

В додатку Д8 для ступеня вільності чисельника та ступеня вільності знаменника на рівні значимості знаходимо табличне значення . Так як , то вплив розглядуваного фактора на ефективність роботи вантажного пункту вважається сут-

тєвим.

Оцінюємо ступінь впливу рівнів фактора на величину простою вагонів.

Традиційний критерій (4.17).

Маємо . Обчислюємо статистики:

;

;

Оцінка впливу факторів на процес функціонування систем

221

.

Для рівня значимості і кількості ступенів вільності у додатку Д6 знаходимо .

Суттєвим вважається розходження між серіями С1–С3 і С2–С3, для яких розрахункові -статистики перевищують табличне. Звідси можна зробити висновок, що на процес вантажопереробки найбільш суттєво впливає рівень організації робіт на третьому вантажному пункті.

Модифікований критерій (4.18).

Обчислюємо:

– розмахи порівнювальних серій

; ;

 

.

 

– статистики

 

 

;

;

.

Із табл. 4.2 для n = 10 визначаємо критичне значення . Порівняння отриманих статистик з показує, що тільки для серій С1–С2 підтверджується нульова гіпотеза.

Парний t-критерій (4.19).

Обчислюємо:

– величину :

 

 

;

 

 

;

 

 

.

– статистики:

 

 

;

;

.

Статистики в серіях С1–С3 і С2–С3 перевищують табличне значення і, отже, для цих серій нульова гіпотеза не підтверджується.

Рис. 4.2. Приклад введення вихідних даних

222

Розділ 4

4.2.2.2. Проведення дисперсійного аналізу на ЕОМ. Проведення дисперсійного аналізу виконується у статистичній процедурі BREAKDOWN & ONE-WAY ANOVA – ОДНОФАКТОРНИЙ ДИСПЕРСІЙНИЙ АНА-

ЛІЗ модуля BASIC STATISTICS/TABLES статистичного пакету STATISTICA (рис. 1.1). Аналогічні дії можна виконати у спеціалізованому модулі ANOVA/MANOVA). Для проведення однофакторного дисперсійного аналізу необхідно виконати такі дії:

1) створити вихідний файл даних. Вхідний файл повинен містити два стовпців. У один з цих стовпців вводяться значення результативної ознаки, а у другий – код, який показує належність значення з першого стовпця до одного з рівнів (групувальна змінна). Зразок підготування робочого аркушу вихідних даних для умов прикладу 1 наведений на рис. 4.2. Змінна А представляє собою значення результативної ознаки, а групувальна змінна G – номер (код) вантажного пункту, до

якого належить дане значення результативної ознаки.

2) викликати за допомогою комбінації клавіш Ctrl+R (або підпункту головного меню ANALY-

SIS/RESUME ANALYSIS – АНАЛІЗРОДОВЖИТИ АНАЛІЗ) діалогове вікно статистичних процедур модуля BASIC STATISTICS/TABLES – ОСНОВНІ СТАТИСТИКИАБЛИЦІ та вибрати у ньому пункт

BREAKDOWN & ONE-WAY ANOVA – ОДНОФАК-

ТОРНИЙ ДИСПЕРСІЙНИЙ АНАЛІЗ. На екрані з’я-

виться діалогове вікно DESCRIPTIVE STATISTICS

AND CORRELATIONS BY GROUPS (BREAKDOWN) (рис. 4.3).

3) за допомогою кнопки вибрати в якості залежної (DEPENDENT) змінну, яка відповідає значенням результативної ознаки (у нашому прикладі змінна А),

а у якості групувальної (GROUPING) змінної – змінну належності значень результативної ознаки до визначеної групи (у нашому прикладі змінна G).

4) після вибору змінних слід натиснути кнопку OK для переходу до діалогового вікна статистичних процедур зі згрупованими даними (рис. 4.4). У цьому діалоговому вікні можна обчислити описові статистики значень кожної групи, зокрема, середні значення ознаки у кожній групі (SUMMARY TABLE OF MEANS).

Оцінка впливу факторів на процес функціонування систем

223

Рис. 4.3. Вікно вибору змінних для аналізу

Для виконання процедури однофакторного дисперсійного аналізу слід натиснути кнопку ANALYSIS OF VARIANCE – ДИСПЕРСІЙНИЙ АНАЛІЗ. Результати дисперсійного аналізу виводяться у вікно результатів розрахунку, зовнішній вигляд якого наведений на рис. 4.5.

Рис. 4.4. Вікно вибору статистичних процедур

5) у діалогове вікно результатів дисперсійного аналізу виводяться такі результати:

значення дисперсії розсіяння по рівнях фактора SS EFFECT;

значення факторної дисперсії MS EFFECT;

значення суми квадратів відхилень всередині серій SS ERROR;

значення залишкової дисперсії відтворюваності MS ERROR;

224

Розділ 4

Рис. 4.5. Результати дисперсійного аналізу

кількість ступенів вільності факторної дисперсії DF EFFECT;

кількість ступенів вільності залишкової дисперсії DF ERROR;

розрахункове значення критерію Фішера F;

граничну імовірність прийняття гіпотези про рівність групових дисперсій p.

На підставі розрахункових значень F та p роблять висновок про суттєвість впливу факторів на результуючу ознаку.

4.2.3. Багатофакторний дисперсійний аналіз. На практиці найча-

стіше за все досліджуються залежності показників якості від багатьох факторів. Дисперсійний аналіз у цьому випадку передбачає визначення ефекту ізольованої дії окремих факторів і їх парних з’єднань.

Для дослідження впливу на показник багатьох факторів , , ,

необхідно розв’язати рівняння

 

 

,

(4.31)

де , ,

– парні сполуки факторів.

 

Відхилення від загальної середньої арифметичної

показника мо-

же бути представлене у вигляді суми

 

 

 

 

, (4.32)

де ,

,

– відхилення, викликані дією факторів;

,

,

– відхилення від дії парних сполук факторів;

– відхилення від дії випадкових збурень.

Для проведення дисперсійного аналізу тотожність (4.32), представляють у вигляді дисперсій

. (4.33)

Оцінка впливу факторів на процес функціонування систем

225

Розглянемо задачу оцінки одночасної дії двох факторів. Основна ідея дисперсійного аналізу у даному випадку полягає у розкладанні суми квадратів відхилень загального середнього на компоненти, які відповідають припустимим факторам змінюваності і їх парним сполукам.

Нехай ми маємо дві ознаки або фактори і , за якими ми можемо розкласифікувати дані спостереження. Всі спостереження за ознакою розділяють на груп (рівнів) , , , , а за ознакою – на груп , , , так, що всі статистичні дані розбиваються на груп. Кожна група включає спостережень. Позначимо через спостереження, яке потрапило до групи за ознакою і в групу за ознакою . Статистичний комплекс буде мати вигляд, наведений у табл. 4.3.

Таблиця 4.3 Комбінаційна таблиця статистичного комплексу

Фактор

 

Фактор

 

 

 

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

 

 

 

. . .

 

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

 

 

 

. . .

 

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

 

 

 

. . .

 

 

 

 

 

 

Статистичний аналіз вибраних діючих факторів проводиться у такій послідовності:

1. Обчислюється загальна кількість спостережень

. (4.34)

226

Розділ 4

2. Розраховуються середні величини показників:

по кожній окремій комбінації варіантів факторів (середня показників в клітинці -го стовпчика і -го рядка комбінаційної таблиці)

; (4.35)

по кожному варіанту фактора (середня показників в -му стовпчику)

;

(4.36)

– по кожному варіанту фактора (середня показників в

-му рядку)

;

(4.37)

– загальна по всій комбінаційній таблиці

 

 

. (4.38)

Обчислені середні зводимо в таблицю (табл. 4.4)

 

3. Визначаються суми квадратів відхилень:

 

– загальна сума (підсумовування всіх відхилень)

 

;

(4.39)

– від дії фактора (між середніми стовпців)

 

;

(4.40)

– від дії фактора (між середніми рядків)

 

;

(4.41)

– від дії комбінації факторів

 

;

(4.42)

 

 

Оцінка впливу факторів на процес функціонування систем

227

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблиця 4.4

 

 

 

 

Середні величини показників

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Фактори

 

 

 

Фактори

 

 

 

 

 

 

 

A1

A2

 

. . .

Ai

. . .

Ak

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

. . .

 

. . .

. . .

 

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

. . .

 

. . .

. . .

 

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

. . .

 

. . .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

– залишкова

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

.

 

(4.43)

 

4. Обчислюються дисперсії:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

;

 

 

;

 

;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

;

 

(4.44)

.

Знаменники дисперсій називаються ступенями вільності і характеризують кількість незалежних відхилень, за якими розраховані відповідні дисперсії.

Для перевірки ступеня значимості факторів і їх комбінації обчислюються - критерії Фішера :

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]