|
2.4. Особенности построения регрессионной модели маршрутного расхода топлива городских автобусов Методы статистического исследования зависимостей составляют содержание специального раздела многомерного статистического анализа, который содержит инструментарий для построения оптимальных планов сбора, систематизации и анализа многомерных статистических данных, нацеленную в первую очередь на выявление характера и структуры взаимосвязей мемеду параметрами исследуемого многомерного признака (X, У) и предназначенную для научных и практических выводов. При этом среди р + т компонент исследуемого многомерного признака могут быть [2, 15,17, 30,31,38,100]: количественные, то есть скалярно измеряющие в определенной шкале степень проявления изучаемого свойства объекта; порядковые, то есть позволяющие упорядочить анализируемые объекты по степени проявления в них изучаемого свойства; классификационные (или номинальные), то есть позволяющие разбивать обследованную совокупность объектов на поддающиеся упорядочиванию однородные (по анализируемому свойству) классы. Известно, что под математической моделью исследуемого процесса понимается одно или несколько математических выражений или алгоритмов, связывающих в единую смысловую совокупность выбранные параметры и факторы и отображающих с требуемой степенью точности основные параметры процесса, интересующие исследователя [2,15,30,65,121]. Основная цель построения математической модели состоит в возможности ее использования при значениях аргумента, выходящих за пределы поля его задания. Одним из наиболее предпочтительных при построении регрессионной математической модели является метод наименьших квадратов, 74 |
72 Методы статистического исследования зависимостей составляют содержание специального раздела многомерного статистического анализа, который в свою очередь можно определить как важнейшую составную часть прикладной статистики, содержащую инструментарий для построения оптимальных планов сбора, систематизации и анализа многомерных статистических данных, нацеленную в первую очередь на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого многомерного признака (X, У) и предназначенную для научных и практических выводов. При этом среди р + т компонент исследуемого многомерного признака (X, У) могут быть: • количественные, то есть скалярно измеряющие в определенной шкале степень проявления изучаемого свойства объекта; • порядковые, то есть позволяющие упорядочить анализируемые объекты по степени проявления в них изучаемого свойства; • классификационные (или номинальные), то есть позволяющие разбивать обследованную совокупность объектов'не на поддающиеся упорядочиванию однородные (по анализируемому свойству) классы. Известно, что под математической моделью исследуемого процесса понимается одно или несколько математических выражений или алгоритмов, связывающих в единую смысловую совокупность выбранные показатели и факторы, и отображающих с требуемой степенью точности основные параметры процесса, интересующие исследователя [1,15,22,60]. Основная цель построения математической модели состоит в возможности ее использования при значениях аргумента, выходящих за пределы поля его задания в таблице. Наибольшее распространение при построении регрессионных моделей в области автомобильного транспорта получил метод наименьших квадратов, |