|
Ртабл ( n-i;n-k-i; р) табличное значение F-распределения Фишера для доверительной вероятности р и п-1 и п-к-1 степеней свободы. При определении влияния исходных факторов сложности маршрута движения городских автобусов на обобщенный параметр сложности его математическая модель рассматривалась как производственная функция. Основными характеристиками производственных функций являются [91]: а) средняя эффективность фактора при постоянных значениях других факторов: Yt~ J ~ X, * ( 3 5 8 ) где i = l,2,...,k факторы-аргументы, вошедшие в модель; б) эластичность величины V относительно фактора х;, показывающая, на сколько процентов изменится значение функции при изменении Xj на 1%, если другие признаки находятся на одном уровне (коэффициент эластичности): t , = (3.5.9) 131 ИЛИ a ix i У ‘ = ~ ] Г ’ (3-5Л°) где а;коэффициент регрессии фактора; Xjсреднее значение i-ro фактора; V среднее значение результирующего признака. Построение главных компонент осуществлялось в соответствии с процедурой, изложенной в разделе 2.4, по стандартным программам математической статистики для ПЭВМ (Статистика 6.0, SPSS 11.0). Отбор наиболее значимых главных компонент осуществлялся по собственному числу А ,. 2 Суммарная дисперсия ( О" ) определялась как сумма собственных чисел каждой главной компоненты ( ^ у ): 0 2 = Х Я Г (3.5.11) |
103 где Уф1 > У, фактическое и рассчитанное по модели значение величины функции отклика. Средняя ошибка аппроксимации показывает в процентах среднее для всех значений результирующего признака отклонение расчетных значений. Модель считается адекватной, если средняя ошибка аппроксимации не превышает 12*15 % [85], При определении влияния факторов на величину маршрутного расхода топлива городских автобусов, оснащенных НОГ, математическая модель маршрутного расхода топлива рассматривалась как производственная функция. Основными характеристиками производственных функций являются [85]: а) средняя эффективность фактора при постоянных значениях других факторов: а “ х , " X, ’ {3'3 ' 12) где i = 1,2,..,,k факторы-аргументы, вошедшие в модель; б) эластичность величины Y относительно фактора Х (, показывающая, на сколько процентов изменится значение функции при изменении х; на 1%, если другие признаки находятся на одном уровне (коэффициент эластичности): Ч _ Чу Х . э ' 1 7 7 Г ’ < 3 3 1 3 > или У где asкоэффициент регрессии фактора; Xjсреднее значение i-ro фактора; (3.3.14) 106 графического анализа изучаемых зависимостей; статистического анализа тесноты связи между признаками; Проверка нормальности распределения случайных величин проводилась по формуле 3.3.5. Теснота корреляционных связей оценивалась по величине коэффициента парной корреляции между факторами сложности (при линейной связи между признаками) [2, 17,31,39]. Оценка значимости корреляционных связей осуществлялась по t-критерию Стьюдента [2, 17]. Построение главных компонент осуществлялось в соответствии с процедурой, изложенной в разделе 2.3. по стандартным программам математической статистики для ПЭВМ. Отбор наиболее значимых главных компонент осуществлялся по собственному числу -Я . 2 Суммарная дисперсия ( сг ) определялась как сумма собственных чисел каждой главной компоненты ( ^ j ): где X , текущее значение I-го признака; X ,• среднее значение I-го признака; с Х) среднее квадратическое отклонение I-го признака. Стандартизованные значения определялись по формуле: Z , = с * (3.4.2) |