Разделы презентаций


Презентация на тему Выбор факторов модели

Презентация на тему Презентация на тему Выбор факторов модели из раздела Разное. Доклад-презентацию можно скачать по ссылке внизу страницы. Эта презентация для класса содержит 25 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь удобным проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций TheSlide.ru в закладки!

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1
Выбор факторов моделиВыполнил: студент гр. АП-501 Снигур А.С.Проверил: проф. Чигиринская Н.В.
Текст слайда:

Выбор факторов модели

Выполнил: студент гр. АП-501 Снигур А.С.
Проверил: проф. Чигиринская Н.В.


Слайд 2
Основные определенияЭксперимент	- это система операций, воздействий и (или) наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследовательских
Текст слайда:

Основные определения

Эксперимент - это система операций, воздействий и (или) наблюдений, направленных на получение информации об объекте при исследовательских испытаниях
Опыт – это воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения эксперимента при возможности регистрации его результатов
План эксперимента – это совокупность данных, определяющих число, условия и порядок реализации опытов


Слайд 3
Планирование эксперимента — это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной
Текст слайда:

Планирование эксперимента — это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. При этом существенно следующее:
- стремление к минимизации общего числа опытов;
- одновременное варьирование всеми переменными, определяющими процесс, по специальным правилам — алгоритмам;
- использование математического аппарата, формализующего многие действия экспериментатора;
- выбор четкой стратегии, позволяющей принимать обоснованные решения после каждой серии экспериментов.


Слайд 5
Эксперимент используется для следующих задач: поиск оптимальных условий (экстремальные задачи, связанные с поиском
Текст слайда:

Эксперимент используется для следующих задач: поиск оптимальных условий (экстремальные задачи, связанные с поиском экстремума), построение интерполяционных формул, выбор существенных факторов, оценка и уточнение констант теоретических моделей (например, кинетических), выбор наиболее приемлемых из некоторого множества гипотез о механизме явлений.


Слайд 6
Объект исследования («черный ящик»)
Текст слайда:

Объект исследования («черный ящик»)


Слайд 7
Пример Объект – автобусПараметр – t0 время оборота автобуса на маршрутеФакторы - lм – длина маршрута;VТ –
Текст слайда:

Пример

Объект – автобус
Параметр – t0 время оборота автобуса на маршруте
Факторы - lм – длина маршрута;
VТ – техническая скорость;
n – число промежуточных остановок на маршруте;
tос – время простоя на промежуточной остановке;
tк – время простоя на конечных остановках.
Модель -


Слайд 8
Математическая модель – это уравнение, связывающее параметр оптимизации с факторами. В общем виде его можно записать так:y
Текст слайда:

Математическая модель – это уравнение, связывающее параметр оптимизации с факторами. В общем виде его можно записать так:
y = f(x1, x2,…, xk)
Такая функция называется функцией отклика.
Уровень – значение фактора, которое он может принимать в опыте.
Фактор может принимать как бесконечно многое число значений (непрерывный ряд), так и иметь определенное число дискретных уровней.


Слайд 9
Одно из возможных состояний «черного ящика» образуется фиксированным набором уровней факторов (т. е. установление каждого фактора на
Текст слайда:

Одно из возможных состояний «черного ящика» образуется фиксированным набором уровней факторов (т. е. установление каждого фактора на некоторый уровень), который также составляет условия проведения одного из возможных опытов.
Все возможные наборы состояний «черного ящика» составляют число возможных различных опытов – и характеризуют сложность системы.


Слайд 10
Чтобы узнать число различных состояний, достаточно число уровней факторов (если оно для всех факторов одинаково) возвести в
Текст слайда:

Чтобы узнать число различных состояний, достаточно число уровней факторов (если оно для всех факторов одинаково) возвести в степень числа факторов k:
pk, где p – число уровней.
Требования к объекту исследования:
- воспроизводимость (характеризуется разбросом параметров в различных опытах при одинаковом наборе факторов);
- управляемость (возможность выбора уровней факторов в активном и активно-пассивном эксперименте).


Слайд 11
ФакторыФактор – это измеряемая переменная величина, принимающая в некоторый момент времени определенное значение. Факторы соответствуют способам воздействия
Текст слайда:

Факторы

Фактор – это измеряемая переменная величина, принимающая в некоторый момент времени определенное значение. Факторы соответствуют способам воздействия на объект исследования.
Фактор считается заданным, если вместе с его названием указана область его определения.


Слайд 12
Область определения может быть непрерывной и дискретной. Но в решении задач для факторов с непрерывной областью определения,
Текст слайда:

Область определения может быть непрерывной и дискретной. Но в решении задач для факторов с непрерывной областью определения, таких, как температура, время, количество вещества и т. п., всегда выбираются дискретные множества уровней.
В практических задачах области определения факторов, как правило, ограничены. Ограничения могут носить принципиальный либо технический характер.


Слайд 14
Требования к факторам при планировании экспериментаУправляемость – возможность выбора уровней фактора и поддержания их в одном состоянии
Текст слайда:

Требования к факторам при планировании эксперимента

Управляемость – возможность выбора уровней фактора и поддержания их в одном состоянии на протяжении всего эксперимента
Операциональность – выбор размерности фактора и точность его фиксирования
Точность замера (степень точности определяется диапазоном изменения факторов)
Однозначность – непосредственное воздействие на объект, фактор не является функцией других факторов


Слайд 15
Требования к совокупности факторовСовместимость – комбинации факторов осуществимы и безопасны. Несовместимость может наблюдаться на границах или внутри
Текст слайда:

Требования к совокупности факторов

Совместимость – комбинации факторов осуществимы и безопасны. Несовместимость может наблюдаться на границах или внутри областей определения факторов. Решение – сокращение области или разбиение на подобласти
Независимость (некоррелируемость) – возможность установления фактора на любом уровне вне зависимости от уровня других факторов (отсутствие линейной зависимости между факторами)


Слайд 16
Подходы к отбору факторов
Текст слайда:

Подходы к отбору факторов


Слайд 17
Множественная регрессияДля отбора факторов при построении модели используется множественная регрессия. С ее помощью можно определить влияние каждого
Текст слайда:

Множественная регрессия

Для отбора факторов при построении модели используется множественная регрессия. С ее помощью можно определить влияние каждого из факторов в отдельности, а также их совокупное воздействие на моделируемый показатель.
Основные типы функций, используемые при количественной оценке связей:
линейная функция: у = а0 + a1х1 + а2х2,+ ... + amxm. Параметры a1, а2, am, называются коэффициентами «чистой» регрессии и характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне;
нелинейные функции: у=ах1b1 х2b2....xmbm- - степенная функция; b1, b2..... bm - коэффициенты эластичности; показывают, насколько % изменится в среднем результат при изменении соответствующего фактора на 1 % и при неизменности действия других факторов.


Слайд 18
Требования к включаемым факторам1. Они должны быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не
Текст слайда:

Требования к включаемым факторам

1. Они должны быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то ему нужно придать количественную определенность.
2. Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией может привести к нежелательным последствиям - система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.
3. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.


Слайд 19
Отбор факторов обычно осуществляется в две стадии:– на первой подбираются факторы исходя из сущности проблемы;– на второй
Текст слайда:

Отбор факторов обычно осуществляется в две стадии:
– на первой подбираются факторы исходя из сущности проблемы;
– на второй – на основе матрицы показателей корреляции определяют
t-статистики для параметров регрессии.


Слайд 20
1. Проверка парной корреляцииКоэффициенты интеркорреляции (т. е. корреляции между объясняющими переменными) позволяют исключать из модели дублирующие факторы.
Текст слайда:

1. Проверка парной корреляции

Коэффициенты интеркорреляции (т. е. корреляции между объясняющими переменными) позволяют исключать из модели дублирующие факторы. Считается, что две переменные явно коллинеарные, т. е. находятся между собой в линейной зависимости, если rxi,xj 0,7
Если факторы явно коллинеарны, то они дублируют друг друга и один из них рекомендуется исключить из регрессии. Предпочтение при этом отдается тому фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторами.


Слайд 21
2. Оценка мультиколлинеарности факторов. При наличии мультиколлинеарности факторов, т.е. когда более чем два фактора связаны между собой
Текст слайда:

2. Оценка мультиколлинеарности факторов.

При наличии мультиколлинеарности факторов, т.е. когда более чем два фактора связаны между собой линейной зависимостью, имеет место совокупное воздействие факторов друг на друга.
Чем ближе к нулю определитель матрицы межфакторной корреляции, тем сильнее мультиколлинеарность факторов и ненадежнее результаты множественной регрессии. И, наоборот, чем ближе к единице определитель матрицы межфакторной корреляции, тем меньше мультиколлинеарность факторов.


Слайд 22
3. Использование частных коэффициентов корреляции при отсеве фактора. Частные коэффициенты (индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом
Текст слайда:

3. Использование частных коэффициентов корреляции при отсеве фактора.

Частные коэффициенты (индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других факторов, включенных в уравнение регрессии.




0,1- 0,3- слабая связь
0,3-0,5 – умеренная связь
0,5-0,7- заметная связь
0,7-0,9- тесная связь
0,9-0,99- весьма тесная



Слайд 23
Пример: Представлена информация об объемах продаж и затратах на рекламу одной фирмы, а также индекс потребительских расходов
Текст слайда:

Пример: Представлена информация об объемах продаж и затратах на рекламу одной фирмы, а также индекс потребительских расходов и средняя заработная плата за ряд текущих лет.
х1 - затраты на рекламу, тыс. руб.
х2 - индекс потребительских расходов, %
х3 - средняя заработная плата, тыс. руб.
у- объем продаж, тыс. руб.
Дана матрица межфакторной корреляции:

R= , Det |R|= 0,29659

Det |R| ≠ 0, мультиколлинеарность отсутствует.


Слайд 24
Матрица коэффициентов парной корреляциикоэффициент частной корреляции, характеризующий степень тесноты связи между результатом (y) и первым фактором (х1)
Текст слайда:

Матрица коэффициентов парной корреляции









коэффициент частной корреляции, характеризующий степень тесноты связи между результатом (y) и первым фактором (х1) при неизменном значении оставшихся двух факторов, определим по формуле:
ryx1x2 x3 =

где Ryx1 = (-1)1+2 = - 0,1492626


Ryy= (-1) 1+1 = 0,29659,

Rx1x1= (-1)2+2 = 0,117981



Слайд 25
ryx1x2 x3   =-       =-
Текст слайда:

ryx1x2 x3 =- =- = 0,79988
Аналогично находим еще два коэффициента частной корреляции
ryx2x1 x3 = 0,68639
ryx3x1 x2 =0,11154
На основе значений коэффициентов частной корреляции можно сделать вывод, что наибольшее влияние на результат при неизменном уровне остальных факторов оказывает первый фактор, т.е. затраты на рекламу.


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика