|
уровне. Для этого воспользуемся дисперсионным анализом в трехфакторной классификации при 2N наблюдениях [51]. Дисперсионная модель относится к классу моделей с фиксированными факторами. Рассмотрим факторы для дисперсионной модели: • фактор А максимальная загрузка по узлам нижнего уровня; • фактор В средняя загрузка по узлам нижнего уровня; • фактор С вид сети верхнего уровня (замкнутый или разомкнутый). Функцией отклика Хук является погрешность времени пребывания во вложенном уровне в процентах при декомпозиции разомкнутыми сетями. Дисперсионная модель имеет вид: X ijk=ji+ai+pJ^Tk+(a[3)lj+(ay)]k+(3Y)jk+£ijk, (2.6) где ц среднее значение функции отклика; otj, Pj, Y kэффекты факторов А, В, С, соответственно; (ctp)jj,(ay)jk,(Py)jk взаимодействия факторов А, В, С. Таблица 2.4. ЗНАЧЕНИЯ ПОГРЕШНОСТИ В % 69 A С B=2 B=3 В=4 В=5 5 0 4.3 6.2 7.4 10.9 5 1 3.4 5.3 8.4 9.1 6 0 6.0 8.3 9.2 11.7 6 1 4.3 8.4 8.8 10.2 7 0 15.5 21.2 20.6 35.4 7 1 13.8 18.3 19.5 32.8 8 0 45.6 54.3 61.2 71.2 8 1 39.9 49.4 55.6 63.2 9 0 101.2 112.5 130.6 200.4 9 1 98.8 108.6 140.8 192.4 Выдвигаются следующие гипотезы: Но: Ц1=Цг= —=Ц пНА: V i: aj=0; Нв: Vj : Pj=0; Нс: Vk: yk=0; |
В соответствии с порогом значимыми являются следующие факторы: Х\, Аз, Х$, X-;, Х<), Х\о, Х\2 Можно заметить, что значимыми оказались факторы, которые непосредственно влияют на загрузку узлов вложенного уровня. Таким образом, можно сделать предположение о том, что погрешность ДМВГТ при декомпозиции разомкнутыми сетями определяется загрузкой узлов вложенного уровня. 3.5.2. Влияние загрузки на погрешность вложенной модели Пользуясь полученными в предыдущем разделе выводами, исследуем влияние загрузки на погрешность оценки времени пребывания во вложенном уровне. Для этого воспользуемся дисперсионным анализом в трехфакторной классификации при 2N наблюдениях [51]. Дисперсионная модель относится к классу моделей с фиксированными факторами. Рассмотрим факторы для дисперсионной модели: • фактор А максимальная загрузка по узлам нижнего уровня; • фактор В средняя загрузка по узлам нижнего уровня; • фактор С вид сети верхнего уровня (замкнутый или разомкнутый). Функцией отклика является погрешность времени пребывания во вложенном уровне в процентах при декомпозиции разомкнутыми сетями. Дисперсионная модель имеет вид: x ij k = ^ + a i + P J + 7 k + ( a l 3 ) i j + ( a Y ) j k + ( p 7 ) j где ц среднее значение функции отклика; a j, Pj, у* эффекты факторов А , В , С , соответственно, (aP)jj,(aY)jk,(Py)jk ' взаимодействия факторов А, В, С. Выдвигаются следующие гипотезы: Н0: Ц[=Ц2= ... =a„. НЛ: V i : a ,= 0 ; Нв: Vj : РГ 0; Нс: Vk: yk=0; Ндв: V ij: (ap ),j= 0 ; Нлс: V i,k (ay )]k =0; HBC'-V j,k (P yV 0 ; Требуется проверить гипотезы о значимости факторов А, В, С. 136 |