|
86 Приступая к изучению сформированной таблицы, отражающей использование данных, был проигнорирован путь, связанный с выделением гипотезы и её последующей проверки с использованием факторного анализа для обнаружения природы скрытых закономерностей. Это было обусловлено целями использования факторного анализа как математического аппарата, которые предполагают определение первых приближенных характеристик закономерностей, лежащих в основе физических процессов и формулируют заключения о направлениях дальнейшего исследования. Такой подход видится как наиболее плодотворный на ранних стадиях создания системы планирования ЭРЦ. Использование в качестве инструмента исследования факторного анализа предусматривает рассмотрение ограничений, связанных с его применением к рассматриваемому объекту, в качестве которого выступает таблица, отражающая соответствие списка данных и этапов планирования ЭРЦ. Чаще всего применяется коэффициент корреляции смешанного момента Пирсона, в основе которого лежит предположение, что изучаемая зависимость имеет линейный характер, хотя в действительности, изучаемые зависимости могут иметь не линейный, а более сложный характер. Факторный анализ выполняет роль инструмента начальной стадии исследования, не так уж важно точное значение коэффициента корреляции, а гораздо существеннее общее расположение выявленных факторов. Второе ограничение понятие генеральной статистической совокупности и выборки из нес, то есть в какой мере можно судить о совокупности параметров перед ПР (или КР) на основе сделанной выборки. Экспериментальная выборка, на которую опирается факторный анализ, должна быть репрезентативна для соответствующей совокупности параметров. Однако, когда речь идет об изучении каких-либо закономерностей или структур, лежащих в основе интересующей нас информации, тогда берутся выборки не столь представительные в статистическом смысле, но односторонние [163]. Такой метод с гораздо большей вероятностью отвечает целям исследования. |
199 дифференцированной номенклатурой заменяемых и восстанавливаемых деталей. На промежуточных этапах проектирования ремонтного цикла необходим анализ, так как может потребоваться дополнительная информация о том или ином диагностическом параметре. В таких условиях возникает необходимость как-то дополнить или "переупаковать" исходную информацию в соответствии с конечной целью проектировки ремонтных циклов. В качестве математического аппарата для решения этой задачи выбран факторный анализ [111,123], представляющий собой адекватный инструмент исследования для вскрытия логической структуры процесса. Факторный анализ позволяет отделять взаимозависимые и взаимозаменяемые признаки от независимых а также проверять или выдвигать гипотезы о взаимосвязях в проектируемой системе РЦ. Приступая к изучению сформированной таблицы, отражающей использование данных, был проигнорирован путь, связанный с выделением гипотезы и её последующей проверки с использованием факторного анализа для обнаружения природы скрытых закономерностей. Это было обусловлено целями использования факторного анализа как математического аппарата, которые предполагают определение первых приближенных характеристик закономерностей, лежащих в основе явлений и формулируют заключения о направлениях дальнейшего исследования. Такой подход видится как наиболее плодотворный на ранних стадиях создания системы планирования РЦ. Использование в качестве инструмента исследования факторного анализа предусматривает рассмотрение ограничений, связанных с его применением к рассматриваемому 200 объекту, в качестве которого выступает таблица, отражающая соответствие списка данных и этапов планирования РЦ. Чаще всего применяется коэффициент корреляции смешанного момента Пирсона, в основе которого лежит предположение, что изучаемая зависимость имеет линейный характер, хотя в действительности, изучаемые зависимости могут иметь не линейный, а более сложный характер. Это ограничение подробно исследовано в работе Л. Терстоуна [77], который сделал заключение о том, что так как факторный анализ выполняет роль инструмента начальной стадии исследования, не так уж важно точное значение коэффициента корреляции, а гораздо существеннее общее расположение выявленных факторов. Второе ограничение понятие генеральной статистической совокупности и выборки из неё, то есть в какой мере можно судить о генеральной совокупности на основе сделанной из неё выборки. Экспериментальная выборка, на которую опирается факторный анализ, должна быть репрезентативна для соответствующей генеральной совокупности. Однако, когда речь идёт об изучении каких-либо закономерностей или структур, лежащих в основе интересующей нас группы явлений, тогда берутся выборки не столь представительные в статистическом смысле, но односторонние [199]. Такого рода метод исследования с гораздо большей вероятностью может вывести на след скрытых закономерностей, лежащих в основе изучаемых явлений, по сравнению с выборками, для которых характерно стремление обеспечить случайный отбор из генеральной совокупности. Таким образом, выше представленные доводы позволяют сделать заключение о корректности использования аппарата факторного анализа для рассматриваемой задачи и обосновать |