|
друга, то для исключения явления мультиколлиниарности [1,13,23,39,104] был использован математический аппарат компонентного анализа. Эксперимент при этом проводится по принципу «Р и R-техники» [23]. При сборе статистического материала был применен расчетностатистический метод, практикующийся в деятельности автобусных парков. Сущность работы сводилась к следующему. На основе отчетных данных и паспортов маршрутов формировалась матрица наблюдений. В качестве интервала наблюдений принимались месяцы весенне-летнего, летнего и летне-осеннего периодов. Минимальный объем выборки (количества наблюдений) определялся с учетом данных раздела 3.2.2. Чтобы с относительной точностью 10% и доверительной вероятностью Р=80% получить достоверные данные о факторах сложности маршрута движения городских автобусов при заданной относительной погрешности 5% с учетом формулы 3.2.2.13, необходимо обследовать не менее четырех маршрутов. Реально была обследована маршрутная сеть филиалов «11 автобусный парк» и «14 автобусный парк» ГУП «Мосгортранс» (св. 60 маршрутов). Выполнение вышеуказанных условий позволило сформулировать в общей сложности требуемые выборки, а также обеспечить достоверность исходной информации. Далее выполнялись обработка и анализ статистического материала, которые включали рассмотренные выше процедуры. Для проверки адекватности модели экспериментальным данным применялся и F-критерий Фишера, в соответствии с которым общую дисперсию S y сравнивают с остаточной дисперсией S y 0CT. Модель считалась адекватной, если выполнялось условие [1]: F S y F Г ГГ ^ Г оШ (п-\\п-к-\-,р), (3.5.7) уЫд где F дисперсионное отношение Фишера; 130 |
99 Теснота корреляционных связей оценивалась по величине коэффициента парной корреляции г (при линейной связи между признаками) [2,15,85]. Оценка значимости корреляционных связей осуществлялась по t-критерию Стьюдента. Аналогичным образом проводится проверка корреляционной связи независимых переменных между собой. Поскольку в ходе литературного анализа (глава 1) и предварительного отбора факторов было обнаружено взаимное влияние рада факторов друг на друга, то для исключения явления мультиколлиниарности [2,31,39], необходимо использовать математический аппарат метода главных компонент. Эксперимент при этом следует проводить по принципу «ртехники» или «R-техники» [31]. При сборе статистического материала был применен расчетно-статистический метод [99], практикующийся в деятельности автобусных парков. Простота и доступность данного подхода, по сравнению с существующим опытноэкспериментальным и аналитическим методами [23, 24, 34, 36, 85,99,100], предопределило его использование на первом этапе исследований. Сущность работы сводилась к следующему. На основе месячных отчетных данных о расходе топлива автобусов, оснащенных нейтрализаторами, формировалась матрицанаблюдений по закрепленным маршрутам. При этом использовались данные группы учета горюче-смазочных материалов автобусных парков. В качестве интервала наблюдений для установления летней нормы расхода топлива автобусов, 101 средний профессиональный уровень закрепленного водительского состава соответствует категории «D». Коэффициент закрепления автобуса за маршрутом движения определяется по формуле: N где L0i пробег i-ro автобуса подконтрольной группы на основном маршруте за рассматриваемый период, км; L' о б щ пробег i-ro автобуса за рассматриваемый период, км; N количество автобусов в подконтрольной группе, ед. сформулировать в общей сложности следующие выборки подконторольных автобусов: Икарус-260 63 ед., Икарус-280 115 ед., Мерседес-Бенц Тюрк О 325 74 ед. и ЛИАЗ-677 85 ед., а также обеспечить достоверность исходной информации. Далее выполнялись обработка и анализ статистического материала, которые включали рассмотренные выше процедуры: проверку подчинения экспериментальных данных нормальному закону распределения; очистку полученных экспериментальных данных от аномальных проявлений и грубых ошибок; определение средневзвешенных значений расхода топлива на маршрутах различной сложности. Значимость коэффициентов регрессии bo, bj проверяли по критерию Стьюдента [2,17]: (3.3.7) Выполнение вышеуказанных условий позволило t = » (3.3.8) 102 где Gbj среднеквадратическое отклонение коэффициента Если t > tT a6fl< n-k-i ). то соответствующий член уравнения регрессии признается для модели значимым. Для проверки адекватности модели экспериментальным данным применялся F-критерий Фишера, в соответствии с которым общую дисперсию Sy сравнивают с остаточной дисперсией Sy0C T Модель считалась адекватной, если выполнялось условие [2]: где F дисперсионное отношение Фишера; FT a6n ( n-i;n-k-i; р) табличное значение F-распределения Фишера для доверительной вероятности р и п-1 и n-k-1 степеней свободы. Для изучения тесноты связи между функцией отклика У и несколькими факторами X1t Х2...... Xj использовался коэффициент множественной корреляции R [2, 17, 31,39,74 и др.]. Значимость коэффициента множественной корреляции проверялась по t-критерию Стьюдента: Аналогичным образом проводится проверка корреляционной связи независимых переменных между собой. Адекватность модели исследуемому процессу оценивалась по средней ошибке аппроксимации по формуле: модели bj. F = > F S _ , S уоос табд ( n l ; n k l ; p ) (3.3.9) * 100 % (3.3.11) |