|
Анализ статистического материала, используемого при построении математических моделей обобщенного параметра сложности маршрута движения городских автобусов на главных компонентах, включал в себя проверку: однородности наблюдений; случайности и независимости наблюдений; вида связи между исходными признаками; нормальности распределения. Проверка однородности наблюдений проводилась следующим образом [17,39]: результаты исследования располагались в вариационный ряд; определялось среднее статистическое значение признака: J = (3.5.1) п Ы и его дисперсия ^ ( x ^ L ^ f r x ) 2, (3 5 2) п l i=, где п размер выборки; вычислялось значение т-статистики 128 \ х , хт ~ 3 (3.5.3) С7(х) где Хэ экстремальное значение признака (значение крайних членов вариационного ряда); т статистика сравнивалась со значением этого критерия при уровне значимости а числе наблюдений п ( та, п ). Если выполнялось неравенство: т < т а ,п , (3.5.4) то считалось, что член принадлежит к рассматриваемому ряду. Проверка случайности и независимости наблюдений проводилась с использованием критерия серий (раздел 3.2.2). |
69 качестве критериев были приняты маршрутные нормы расхода топлива городских автобусов по каждой марке. Предварительный выбор и классификация факторов, их определяющих, проводились на основе: методических принципов программно-целевого подхода [64,99,100]; дерева целей и дерева систем технической эксплуатации автомобилей [64,99,100]; анализа выполненных исследований по оценке влияния различных факторов на расход топлива автомобилей в т. ч. и городских автобусов (глава 1). Анализ статистического материала, используемого при построении математических моделей, включал в себя проверку: однородности наблюдений; случайности и независимости наблюдений; нормальности распределения; вида связи между исходными признаками и исходными признаками и переменной. Проверка однородности наблюдений проводилась следующим образом [15]: результаты исследования располагались в вариационный ряд; определялось среднее статистическое значение признака: (2.3.1) и его дисперсия (2.3.2) где п размер выборки; 70 \ х я Т \ т = -------г ;— 5 (2.3.3) а ( х ) где Хэ экстремальное значение признака (значение крайних членов вариационного ряда); т статистика сравнивалась со значением этого критерия при уровне значимости а числе наблюдений п ( та, п ). Если выполнялось неравенство: т < т а , п , (2.3.4) то считалось, что член принадлежит к рассматриваемому ряду. Проверка случайности и независимости наблюдений проводилась с использованием критерия серий. При этом результаты наблюдений располагались в порядке их получения; строился вариационный ряд и определялась медиана: Ym ed =Y * 0,5(п+1), если n-четное (2.3.5) Ymed = 0,5*[ Y * 0,5n + Y * 0,5(n+1)], если п-нечетное (2.3.6) Далее значения параметра, полученные в ходе наблюдений, сравнивались с медианным значением. При этом, если Yi Наблюдения одного знака, стоящие рядом друг с другом, считались серией. Затем определялось число серий (а) и размер наиболее длинной из них (Ь) и проверялась гипотеза о случайности и независимости наблюдений: а > [0,5 (п + 1)Z a 4 n i “ а', (2.3.7) вычислялось значение т-статистики b>[3.3 lg(n + 1)] = b \ (2.3.8) 97 случайности и независимости наблюдений; нормальности распределения; вида связи между исходными признаками и исходными признаками и переменной. Проверка однородности наблюдений проводилась следующим образом [15]: результаты исследования располагались в вариационный ряд; определялось среднее статистическое значение признака: X = -n t X < ’ (3.3.1) п i=1 и его дисперсия * 2(*) = Л 2 > ‘ * ) 2, (3.3.2) П 1 i=1 где п размер выборки; вычислялось значение т-статистики \ х 9 Т \ х = -----------— , ( 3 3 3 ) <т(х) v ' где Хэ экстремальное значение признака (значение крайних членов вариационного ряда); т статистика сравнивалась со значением этого критерия при уровне значимости а числе наблюдений п ( та, п ). Если выполнялось неравенство: т < т а ,п , (3.3.4) то считалось, что член принадлежит к рассматриваемому ряду. Проверка случайности и независимостинаблюдений проводилась с использованием критерия серий (раздел 2.3.1). Проверка нормальности распределения случайных величин проводилась исходя из условия: |