|
104 Таблица 3.2. Коэффициенты множественной регрессии перевозок BETA Err BETA В St. Err. of В t(37) p-level Intercpt 56,7999 39,60937 1,43400 ,159970 VAR1 -,154415 ,143180 -5,6566 5,24501 -1,07847 ,287805 VAR2 ,088140 ,045204 5,6327 2,88881 1,94985 ,058803 VAR3 -,139252 ,043245 -2,8394 ,88178 -3,22010 ,002669 VAR4 ,530660 ,087779 22,2752 3,68464 6,04544 ,000001 VAR5 -,274545 ,122610 -22,3078 9,96253 -2,23917 ,031242 VAR6 ,465971 ,209223 19,4158 8,71779 2,22715 ,032104 VAR7 ,288321 ,055347 45,5391 8,74178 5,20937 ,000007 VAR8 ,063169 ,064283 2,7524 2,80096 ,98267 ,332151 VAR9 ,313733 ,189844 16,7939 10,16223 1,65258 ,106878 VAR 10 ,099930 ,050601 3,0074 1,52285 1,97486 ,055781 VAR 11 ,211298 ,042685 10,5032 2,12177 4,95020 ,000016 VAR 12 ,023362 ,057243 1,4527 3,55953 ,40812 ,685537 Для выявления взаимосвязи между всеми анализируемыми переменными воспользуемся методом факторного анализа. Анализируя все 12 факторов, получим график энергетических чисел, приведенный на рис.3.8. В таблице.3.3. приведены численные значения собственных чисел и проценты дисперсии (частный и накопленный). Процент дисперсии можно интерпретировать как процент информации об общей обстановке, который дает знание соответствующего фактора. Таблица 3.3. Собств.число % дисперсии Накопл.ч. Накопл. % 1 4,433316 36,94430 4,43332 36,9443 2 2,880780 24,00650 7,31410 60,9508 3 2,177809 18,14840 9,49190 79,0992 4 1,253608 10,44674 10,74551 89,5459 5 ,901004 7,50837 11,64652 97,0543 |
Для выявления взаимосвязи между всеми анализируемыми переменными воспользуемся методом факторного анализа. Анализируя все 1 2 факторов, получим график энергетических чисел, приведенный на рис.3.26. В таблице.3.5. приведены численные значения собственных чисел и проценты дисперсии (частный и накопленный). Процент дисперсии можно интерпретировать как процент информации об общей обстановке, который дает знание соответствующего фактора Таблица 3.5. Собств.число % дисперсии Накопл.ч. Накопл. % 1 4,433316 36,94430 4,43332 36,9443 2 2,880780 24,00650 7,31410 60,9508 3 2,177809 18,14840 9,49190 79,0992 4 1,253608 10,44674 10,74551 89,5459 5 ,901004 7,50837 11,64652 97,0543 Лишь небольшое количество значений собственных чисел велико. Это указывает на возможность сокращения общего числа анализируемых факторов модели транспортной задачи. Уже первые три общих фактора гасят 80% дисперсии, а четыре 90%. Многокритериальная постановка задачи транспортировки Приведенная выше постановка задачи выбора транспортной схемы предполагает использование множества критериев. Кроме того, в качестве стоимости также могут гарантия или риск транспортировки. При их использовании необходимо введение количественных шкал, определяющих гарантии или риск, что делает задачу менее формализованной. Одновременное удовлетворение нескольким (обычно противоречивым) критериям всегда приводит к компромиссам. Различные матрицы цен будут давать различные решения по организации транспортировки сырья и |