Journal articles on the topic 'Коефіцієнти регресії'

Особливістю лущильного ножа є малі величини кутів загострювання і заднього кута різання. Встановлено, що під час загострювання лущильного ножа багаточашковим абразивним кругом з планетарним приводом чашок, температура на його поверхні залежить від основних чинників: швидкості різання, швидкості подачі абразивного круга і подачі круга на врізання. Розроблено методику проведення експериментів. Наведено зразки ножів із припаяними термопарами. Обґрунтовано В-план планування досліджувань, вибір кількості повторень кожного досліду. Проведено попередню серію дослідів, де визначено статистичні показники: середню температуру поверхні ножа, дисперсію, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації, точність досліду. Наведено результати проведених дослідів за В-планом математичного планування експериментів. Розроблено прикладну комп'ютерну програму для опрацювання результатів досліджувань. Визначено коефіцієнти рівняння регресії другого порядку у нормалізованому та явному вигляді. Нормальність розподілу температури підтверджено за допомогою критеріїв асиметрії та ексцесу. Для перевірення однорідності дисперсії використано критерій Кохрена. Значущість коефіцієнтів рівняння регресії оцінено за критерієм Стьюдента. Адекватність одержаних рівнянь регресії підтверджено за допомогою критерію Фішера. Проаналізовано вплив основних впливових чинників на температуру поверхні лущильного ножа. Показано, що зі збільшенням швидкості різання і подачі на врізання температура зростає. Збільшення швидкості подачі круга призводить до зменшення температури поверхні лущильного ножа. Характер цих залежностей описується експоненціальними рівняннями регресії. Сумарна температура описується параболічною залежністю. Це дає змогу вибрати такі режими загострювання, за яких температура поверхні ножа буде мінімальною.

В якості специфічних зон трансферу кукурудзи на зерно аналізували 25 областей та загальний рівень по Україні. Аналіз проводили за показником урожайності впродовж 2000-2016 рр. За коефіцієнтом регресії всі області характеризувалися позитивним значенням в межах 0,03-0,58. Для більш системного врахування зональних особливостей аналізували середній (х �) та мінімальний (min) і максимальний (max) рівень показників в абсолютному та порівняно до України форматах. Додатково аналізували статистичні та регресійні коефіцієнти як індикатори рівня та характеру наявних процесів. По кожній з градацій за рахунок ранжування виділяли типові пули областей з формалізованою типовістю за технологічним забезпеченням та реалізацією генетичного потенціалу продуктивності (РГПП). За точністю апроксимації (R2) при виділеному рівні 0,8 (задовільна апроксимація) виділялися АРК*, Волинська, Івано-Франківська, Рівненська, Сумська, Тернопільська та Херсонська області, в яких в ближній перспективі можна очікувати зростання урожайності кукурудзи на зерно. Формалізовано частка суми всіх градацій урожайності кукурудзи на зерно ≤5,0 т/га становить 66,6% та ≥5,0 т/га 33,4%. За показником урожайності провідний сегмент (76%) сформували 12 областей (48%) з коефіцієнтом варіації V% - 20% та 7 областей (28%) V% - 30%. Проведений аналіз виділив актуальність зональної спеціалізації та розробки і запровадження системи поправочних коефіцієнтів для досягнення репрезентативного та одно форматного коректного рівня порівняння зон трансферу. При цьому показник урожайності розглядається як індикатор необхідності обґрунтованого корегування або розробки зональної системи технологічного забезпечення виробництва кукурудзи на зерно.

Огляд і аналіз теорій щодо використання ультразвуку для очищення деталей дає підстави вважати доцільним пошук нових шляхів для оптимізації цього процесу, а також виведення нових математичних моделей для більш точного опису з урахуванням впливу різних факторів. Метою дослідження було визначення впливу трьох основних факторів на процес миття забруднених деталей з використанням ультразвуку. Як стенд було вибрано ультразвукову ванну Ultrasonic Cleaner JP-031S об’ємом 6,5 л з частотою ультразвукового випромінювача 40 KHz і потужністю ультразвукового випромінювача 180 W, а як об’єкти миття – 24 штучно забруднених фрагменти труби квадратного профілю з відхиленням у масі не більше як 1,15 % між собою. Було здійснено повний факторний експеримент за умови впливу таких факторів: тривалість миття, температура мийного розчину, концентрація водного розчину мийних компонентів. Критерієм оптимізації обрано відсоток змитого забруднення. Створено матрицю реалізації плану ПФЕ . Відтворюваність результатів експерименту була підтверджена за допомогою критерію Кохрена, що дало змогу вивести рівняння регресії в загальному вигляді і розрахувати його коефіцієнти. Значущість коефіцієнтів була визначена за допомогою критерію Стьюдента, а дисперсія адекватності виправленої моделі була підтверджена за допомогою критерію Фішера. Таким чином було встановлено, що два фактори: x1, x2 (відповідно час миття і температура мийного розчину) – з 95 %-вою вірогідністю є значущими. Після переходу рівняння регресії до розкодованого вигляду було отримано математичну модель, яка дозволяє розрахунковим способом знайти процент змитого забруднення, враховуючи розглянуті фактори, і може бути використана для майбутніх розрахунків оптимізації процесу миття забруднених деталей. На основі рівняння регресії були побудовані поверхні відгуку, в яких залежності є надзвичайно близькі до лінійних, за збільшення часу миття, температури мийного розчину і концентрації водного розчину мийних компонентів збільшується відсоток змитого забруднення.

Вітчизняні страхові компанії беруть менш активну участь в інвестиційних процесах, а вкладені ними кошти не задовольняють потреб інвестиційного ринку в повному обсязі. Діяльність страхової компанії полягає у проведенні власне страхування і у виконанні нею ролі активного інвестора, що зумовлює специфіку формування внутрішніх джерел його фінансових ресурсів за рахунок доходів, які пов’язані зі страховою та перестраховою діяльністю, доходів від інвестування та розміщення тимчасово вільних коштів, інших доходів. Оскільки величина капіталу страхових компаній визначається, зокрема, величиною зібраних страхових премій, то при її аналізі ми пропонуємо скористатися статистичними методами аналізу часових рядів, які є більш універсальними з тієї точки зору, що дозволяють будувати прогнозні моделі для будь-якого наперед визначеного ступеня точності (рівня довіри). Для оцінювання величини фінансових ресурсів страхових компаній використано методологію множинного кореляційно-регресійного аналізу. Отримано множинне лінійне рівняння регресії, яке виражає залежність величини капіталу страховика від обсягу зібраних страхових премій часткою перестрахування і рівнем страхових виплат. Знайдені коефіцієнти регресії дозволяють визначити вплив наведених факторних ознак на величину капіталу страховика. Методологія динамічних рядів надає можливість на основі обсягів зібраних валових страхових премій за попередні роки визначити інтервальну оцінку прогнозу на наступний рік. Зокрема, побудоване множинне рівняння регресії виражає залежність величини активів страховика від обсягу зібраних страхових премій, частки перестрахування та рівня страхових виплат. З нього випливає, що позитивно на зростання активів страховика впливає величина зібраних страхових премій. Зокрема, збільшення на 1 тис. грн страхових премій без врахування впливу двох інших факторів призводить до зростання активів страховика на 1,24 тис. грн.

Розроблена методика випереджувальної оцінки конкурентоспроможності проектуємих приладів, що забезпечує появу на ринку високоякісної продукції. Більшість робіт при визначенні конкурентоспроможності зосереджено на визначенні виробничих і експлуатаційних витрат вже готових приладів. Однак ці дані повинні бути одержані заздалегідь, ще до їх проектування. Методика випереджувальної оцінки конкурентоспроможності полягає в управлінні основними технологічними і конструкційними чинниками, до яких відноситься вплив окремих властивостей на конкурентоспроможність через коефіцієнти кореляції, більшість з яких визначається з рівнянь регресії. Збільшити конкурентоспроможність можна за рахунок застосування технічних інновацій як конструкцій, так і технологій, інтелектуальних систем підтримки прийняття технологічно-конструкційних рішень, а також віртуалізації, котрі враховують як результати перебігу віртуальних складальних процесів, так і наслідки віртуальної експлуатації приладів. При цьому розраховується інтегральний показник якості та конкурентоспроможності.

Розроблені моделі росту у висоту та за діаметром, моделі динаміки відносної та абсолютної повнот деревостанів і загальних запасів для модальних ялицевих гірських деревостанів різних класів бонітету адекватно описують особливості росту в межах виділених експозиційно-орографічних груп (ЕОГ) та у типах лісорослинних умов (ТЛУ) С2-С3 і D2-D3. Коефіцієнти рівнянь регресії визначено із відповідною точністю. Для ялицевих деревостанів максимальними значеннями середньої висоти деревостанів характеризуються деревостани Іb класу бонітету обох груп типів лісорослинних умов (ТЛУ) І ЕОГ. Особливості динаміки відносної повноти є аналогічними – максимальні значення показника відзначено так само для деревостанів Іb класу бонітету. Максимальні значення решти таксаційних показників досліджуваних деревостанів І і ІІ ЕОГ у ТЛУ С2-С3 відзначено у деревостанах Іа класу бонітету, а у ТЛУ D2-D3 – у деревостанах Іb класу бонітету.

За результатами аналізу вітчизняних та іноземних літературних джерел запропоновано один із найбільш інноваційних шляхів забезпечення стійкості антропогенно змінених екосистем – створення системи екотонів захисного типу, що дасть змогу забезпечити екологічну безпеку на шляхах залізничного транспорту, використовуючи виключно природні меланізми захисту довкілля. На дослідних ділянках описано таксономічну структуру лісових рослинних угруповань, фітоценотичну активність видів у лісових угрупованнях та розраховано зімкнутість, життєздатність деревостану, а також його проективне вкриття. Для визначення шумового ефекту проаналізовано шумопроникність лісових смуг і розсіювання звукових потоків від дії насадження. На підставі досліджень і розрахунків визначено зону звукової тіні, яка залежить від розмірів перешкоди і довжини звукової хвилі. Акустичний ефект зниження рівня звуку визначають такі чинники, як ширина смуги, дендрологічний склад і конструкція насаджень. За результатами проведеного однофакторного дисперсійного аналізу підтверджено, що досліджувані ділянки колії Львівської залізниці достовірно різняться між собою за цими даними. Результати досліджень також були піддані кореляційному аналізу, розраховано коефіцієнти парної кореляції структурних показників екотонів захисного типу із зниженням акустичного навантаження на ділянках колій Львівської залізниці. Завдяки цьому достовірно встановлено взаємозв'язок з відстанню, горизонтальною зімкнутістю деревного пологу, відстанню між деревами, висотою штамба і щільністю крони. На основі цього розраховано рівняння множинної регресії для комплексної оцінки зниження акустичного навантаження та прогнозування зниження рівня шуму із заданими параметрами екотонів захисного типу.

Метою дослідження було прогнозування розвитку та прогресування діабетичної ретинопатії (ДР) при цукровому діабеті 2-го типу (ЦД2Т) на підставі побудови і аналізу регресійних логістичних моделей з визначенням ймовірності розвитку ДР, а також швидкості її прогресування. Залучено 302 особи: 1-а група (n=76) – пацієнти з ДР без змін на очному дні; 2-а (n=64) – пацієнти з непроліферативною і 3-я (n=64) – з проліферативною ДР (ДПР). Контрольну групу склали 98 пацієнтів без цукрового діабету. При побудові логістичної регресії були враховані стать, вік, тривалість захворювання на діабет і результати генотипування поліморфізмів rs2010963 і rs699947 гена VEGFА. Аналіз ДНК-локусів здійснювали з використанням TaqMan Mutation Detection Assays Thermo Fisher Scientifi c (США) в автоматичному ампліфікаторі Real-Time PCR System 7500 (Applied Biosystems, США). Розраховані β-коефіцієнти математичної моделі розрахунку ймовірності розвитку ДР та ДПР для показників: “Тривалість захворювання на діабет”, “Стать” та “rs2010963” вказували на наявність прямого, а для показників: “Вік” і “rs699947” – зворотного зв’язку з результуючою змінною.Модель розрахунку ймовірності розвитку ДР мала показник максимальної правдоподібності (–2*Log)=254,44 при χ2=157,2 (р<0,001) та високу прогностичну характеристику: область під кривою (AUC)=0,90±0,02; 95 % ВІ=0,87–0,93; p=1,24E–04. Модель розрахунку ймовірності розвитку ДПР мала показник максимальної правдоподібності (–2*Log)=285,2 при χ2=168,04 (р<0,001) та високу прогностичну характеристику: область під кривою (AUC)=0,86±0,03; 95 % ВІ=0,81–0,91; p=2,15E–05. Показана залежність прогресування ДР від генотипів rs2010963 і rs699947: представлені характеристики моделі демонстрували її високу прогностичну здатність щодо залежного показника: R=0,714; R2=0,514; F=93,9 (p<0,001).

Мета дослідження – обґрунтувати вплив різних варіантів виконання вправ, а саме: кількості підходів (Х1) та інтервалів відпочинку (Х2) на засвоєння техніки виконання удару ногою назад з розворотом «уширо гері» хлопців 10 років. Матеріали і методи. У дослідженні взяли участь 32 хлопці 10 років. Діти та їхні батьки були інформовані про всі особливості дослідження і дали згоду на участь в експерименті. Для вирішення поставлених завдань були використані методи дослідження: вивчення та аналіз науково-методичної літератури, педагогічне спостереження, хронометраж навчальних завдань, педагогічний експеримент, методи математичної статистики, методи математичного планування експерименту. У процесі навчання використовувався метод алгоритмічних розпоряджень. Результати. Пояснюючі змінні (Х1, Х2) відіграють свою певну роль у зміні показника навченості вправі «Удар ногою назад з розворотом «уширо гері» (Y) протягом усього експерименту. Перевірка на адекватність за критерієм Фішера показала що розраховані коефіцієнти регресії статистично значимі (Fр<Fкр). Дисперсійний аналіз виявив процентний вплив кожної пояснюючої змінної (Х1, Х2) в усіх серіях програми навчання удару ногою назад з розворотом «уширо гері»: 1 серія – Х1 (83,4%), Х2 (15,9%); 2 серія – Х1 (42,2%), Х2 (33,0%); 3 серія – Х1 (62,4%), Х1Х2 (37,5%); 4 серія – Х1 (52,6%), Х1Х2 (28,5%); 5 серія – Х1 (74,8%), Х2 (22,2%); 6 серія – Х1 (80,29%), Х2 (12,26%). Висновки. Максимальний ефект результативної ознаки (Y) у серіях завдань розробленої програми навчання удару ногою «уширо гері кекомі» був отриманий від наступних режимів виконання фізичних вправ: 1 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 60 с; 2 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 60 с; 3 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с; 4 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с; 5 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с; 6 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с.

Анотація. Висунуто гіпотезу, яка припускає, що значення показників роботи суб’єктів туристичної діяльності залежать від кількості смертельних випадків від пандемії COVID-19. Метою дослідження є аналізування впливу пандемії COVID-19 на результати роботи суб’єктів туристичної діяльності в регіонах України. Для вирішення завдань використано економетричні методи кореляційно-регресійного аналізу, визначивши при цьому кількісні закономірності та зв’язки між «кількістю суб’єктів туристичної діяльності», «кількістю реалізованих туристичних пакетів», «вартістю реалізованих туристичних пакетів», «кількістю ночівель туристів, що включені до туристичних пакетів», «кількістю обслуговуваних туристів» i «кількістю смертельних випадків від COVID-19». Для моделювання використовувалися статистичні дані з 24-х регіонів України з поділом суб’єктів туристичної діяльності на дві групи: юридичних осіб і фізичних осіб — підприємців. Побудовано парні лінійні рівняння регресії. Для перевірки якості побудованих економетричних моделей визначено такі показники, як: коефіцієнт кореляції, величина випадкової помилки, коефіцієнт еластичності та коефіцієнт детермінації. Для оцінювання статистичної значущості коефіцієнта кореляції розраховано t-критерій Стьюдента, а для перевірки значущості моделі регресії — F-критерій Фішера. Виявлено зниження за усіма аналізованими фінансово-економічними показниками роботи суб’єктів туристичної діяльності в усіх регіонах України 2020 року. Між усіма аналізованими фінансово-економічними показниками роботи суб’єктів туристичної діяльності та кількістю смертельних випадків від COVID-19 виявлено помітний і високий зворотний зв’язок. Результати емпіричного оцінювання наслідків і моделювання характеру впливу епідемії на індустрію туризму допоможе державним органам влади і суб’єктам туристичної діяльності розробити стратегічні напрями дій, спрямовані на нарощування потенціалу та забезпечення фінансово-економічної стійкості ринку туристичних послуг у відповідь на кризу, спричинену пандемією COVID-19. Ключові слова: пандемія COVID-19, суб’єкти туристичної діяльності, туризм, кореляційно-регресійний аналіз, ринок туристичних послуг. Формул: 1; рис.: 0; табл.: 3; бібл.: 26.

У статті досліджено проблему розробки компонентів дієвої комп’ютерно-орієнтованої методичної системи навчання дисципліни “Теорія ймовірностей із елементами математичної статистики”, яка передбачена навчальним планом підготовки майбутніх учителів математики у закладі вищої педагогічної освіти. Стаття містить методичні та процесуальні аспекти організації обчислень у процесі встановлення кореляційного зв’язку між значеннями ознак вибірки генеральної сукупності в математичному програмному середовищі Mathcad. Наведено детальний приклад розв’язування задачі щодо визначення кореляційного зв’язку між значеннями ознак вибірки генеральної сукупності, вибіркового коефіцієнта кореляції та його середнього квадратичного відхилення, рівнянь прямих регресій, а також стисло наведено основи цих понять. Здійснено стислий огляд навчальної, методичної та наукової літератури, яка використовується під час навчання теорії ймовірностей із елементами математичної статистики, обґрунтована доцільність використання математичних програмних середовищ під час опрацювання змісту зазначеної дисципліни та розробки тестових завдань різного рівня складності з теорії ймовірностей із елементами математичної статистики з метою об’єктивного оцінювання навчальних досягнень студентів. Стаття містить програмні реалізації алгоритму встановлення кореляційного зв’язку між значеннями ознак вибірки генеральної сукупності в програмному математичному середовищі Mathcad, знаходження вибіркового коефіцієнта кореляції та його середнього квадратичного відхилення, рівнянь прямих регресій, а також висновки і напрями подальшого науково-педагогічного дослідження в галузі реалізації обчислювальних методів математичної статистики для знаходження статистичних оцінок вибірки значень випадкових величин. Методичні та алгоритмічні матеріали, які подано в статті, можуть бути корисними студентам для організації та активізації самостійної наукової та педагогічної діяльності, учителям закладів середньої освіти, керівникам факультативної й гурткової роботи учнів, викладачам курсу теорії ймовірностей із елементами математичної статистики закладів вищої педагогічної освіти. Ключові слова: кореляційний зв’язок, вибірковий коефіцієнт кореляції, середнє квадратичне відхилення вибіркового коефіцієнта кореляції, статистична вибірка, генеральна сукупність, теорія ймовірностей, математична статистика.

Застосування хімічних пестицидів має багато недоліків, тому необхідні нові природні ресурси для регулювання розвитку хвороб рослин. Актинобактерії набувають інтересу для сільського господарства як агенти біологічної боротьби. Streptomyces spp. є частиною актинобактерій і відомі продукуванням великої кількості активних метаболітів. У цій роботі методом вимірювання швидкості росту досліджено протигрибну дію метанолового екстракту гіф (МЕГ) штаму Streptomyces HU2014 на чотири фітопатогенні гриби. Для визначення відповідного діапазону протигрибної активності було проведено попереднє тестування з різними концентраціями МЕГ. Результати показали, що ефект інгібування Rhizoctonia solani був кращим, ніж трьох інших грибів, і склав 100 % з концентрацією 0,5 мг/мл. На основі вищезазначеного тесту були отримані лінії регресії концентрації Log- пробіту відповідно до швидкості інгібування з різними концентраціями. Значення (50 % -відсоткової ефективної концентрації) EC50 МЕГ до R. solani через 48 годин, 72 години та 96 годин було найнижчим порівняно з іншими грибами. Рівняння регресії токсичності МЕГ на R. solani склало y = 6,9826 + 1,4028x (коефіцієнт кореляції r = 0,9783), а значення EC50 становило 0,0386 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Botrytis cinerea становило y = 5,6627 + 1,2386x (коефіцієнт кореляції r = 0,9614), а значення EC50 становило 0,2917 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Colletotrichum gloeosporioides склало y = 5,3143+1,0873x (коефіцієнт кореляції r = 0,9996), а значення EC50 становило 0,5140 мг/мл через 72 години. Рівняння регресії токсичності МЕГ на Fusarium graminearum склало y = 5,7011 + 2,3280x (коефіцієнт кореляції r = 0,9869), а значення EC50 становило 0,5024 мг/мл через 72 години. Штам Streptomyces HU2014 має значний протигрибний ефект і може стати новим агентом біоконтролю у сільськогосподарському виробництві.

Стійка тенденція до розвитку засобів з виробництва енергії та палив, що представляють альтернативу традиційним джерелам енергії, має на увазі і попередню підготовку сировини. Теплотворна здатність палива в одиниці об’єму є основною паливно-технічною характеристикою сировини. Одним із методів підвищення даного параметра є збільшення насипної щільності сировини. З метою збільшення насипної щільності сировини в одиниці об’єму пропонується конструкція експериментальної установки. В якості сировини використано поліфракційну суміш з подрібненої соломи. Дослідження виконано методом проведення багатофакторного експерименту. Змінними факторами були – фракційний склад подрібненої рослинної сировини, вміст вологи в суміші, коефіцієнт ущільнення суміші. Досліджувалась залежність насипної щільності суміші з подрібненої рослинноїсировини від змінних факторів. За результатами експерименту складено рівняння регресії та побудовано відповідні поверхні відгуку. При виробництві енергії, з метою забезпечення нормальних умов протікання тепломасообмінних процесів в шарі сировини, порозність шару повинна бути 0,54–0,61, що досягається при значенні насипної щільності сировини 200…250 кг/м3. Діапазон вказаних значень насипної щільності сировини експериментально отримано при вологості сировини 20 %, вмісті дрібної фракції в суміші з подрібненої рослинної сировини 50 % і коефіцієнті її ущільнення 1,4. Отримані результати дозволяють забезпечити керованість технологічним процесом виробництва палив та енергії. А саме, залежно від складу та вологості вихідної сировини можна підібрати такий коефіцієнт її ущільнення, при якому значення насипної щільності буде забезпечувати задану порозність шару на її основі. Представлені дослідження можуть бути використані при виборі обладнання та методу ущільнення сировини для виробництва палив та енергії на їх основі.

Досліджується залежність між офіційними показниками демографічної, соціальної і економічної статистики та кількістю надзвичайних ситуацій, які виникають на території регіонів України. У якості показників демографічної, соціальної і економічної статистики були відібрані наступні: чисельність наявного населення; утворення та поводження з відходами; загальна площа житлового фонду; посівна площа зернових та зернобобових сільськогосподарських культур; реальний наявний дохід, у відсотках до відповідного періоду попереднього року. Залежність між вказаними показниками перевірялася шляхом проведення кореляційного аналізу. У 56 % відсотках досліджуваних випадків між загальною кількістю надзвичайних ситуацій і показником чисельності наявного населення, яке проживає на території областей та в місті Києві спостерігається середня та висока сила кореляційного зв’язку. Між іншими проаналізованими в роботі показниками демографічної, соціальної і економічної статистики та загальною кількістю надзвичайних ситуацій випадків виявлення середньої та високої сили кореляційного зв’язку було значно менше. Не зрозумілою є причина отримання у 48 % випадків від’ємних значень коефіцієнтів кореляції між загальною кількістю надзвичайних ситуацій та показником утворення і поводження з відходами. При цьому, числове значення коефіцієнтів кореляції дозволяє стверджувати про середню та високу силу кореляційних зв’язків. Ймовірно це може бути випадковістю і пов’язано з невеликим об’ємом вибірки. Встановлену залежність між показниками загальної кількості надзвичайних ситуацій та чисельності наявного населення було описано рівнянням лінійної регресії. Адекватність регресійної моделі перевірялася за критерієм Фішера і забезпечує коефіцієнт кореляції не нижче 0,7, що підтверджує достовірність розробленої математичної моделі

Актуальність теми дослідження. Завдяки високим міцнісним характеристикам і стійкості до агресивних середовищ полівінілхлоридні труби знаходять широке застосування в промисловому будівництві. При спорудженні трубопроводів виникає багато технічних проблем при визначенні оптимальних режимів зварювання труб. Постановка проблеми. Використання статистичного моделювання дає змогу встановити причинні, структурні й кількісні зв'язки між групою керованих факторів і модельованими критеріями досліджуваних процесів і істотно підвищити ефективність вибору технологічних режимів контактного зварювання труб. Аналіз останніх досліджень і публікацій. У процесі дослідження і вдосконалення складних систем і процесів доцільно використовувати побудову багатофакторних регресійних моделей. Виділення недосліджених раніше частин загальної проблеми. Необхідним є системний підхід до отримання регресійних моделей: процес повинен включати побудову плану експерименту, формалізований вибір структури моделі, стійке оцінювання коефіцієнтів моделі. Постановка завдання. Метою цієї роботи є використання методики регресійного аналізу для дослідження й побудови високоточних статистичних моделей характеристик процесу контактного зварювання полівінілхлоридних труб. Виклад основного матеріалу. Дослідження було проведено за планом повного факторного експерименту 33//27, що дозволило отримати оцінки коефіцієнтів регресії незалежні (у статистичному сенсі) один від одного. Використання результатів дослідження дозволило побудувати адекватні, інформативні, стійкі моделі межі міцності на розтяг зварного шва, ступеня деструкції матеріалу зварного шва й коефіцієнта зварювання залежно від факторів, що впливають: температури нагрівника, часу оплавлення зварюваних торців, питомого тиску осадки. Висновки відповідно до статті. З урахуванням побудованих статистичних моделей проведено аналіз впливу умов зварювання на характеристики якості зварного шва. Результати експерименту підтвердили доцільність запропонованого підходу і використаних методів моделювання.

У процесі дослідження використані загальноприйняті зоотехнічні методи (індивідуальний облік молочної продуктивності, відтворювальної здатності), лабораторні (визначення якісного складу молока), варіаційно-статистичний метод (регресійний аналіз). Матеріалом для дослідження були дані молочної продуктивності та відтворювальної здатності корів двох поколінь голштинської породи німецької (n=362) та української (n=350) селекції. Порівняльним аналізом встановлено, що корови голштинської породи німецької селекції характеризувалися нижчими коефіцієнтами регресії ознак молочної продуктивності, за винятком вмісту білка в молоці, ніж тварини голштинської породи української селекції. Разом з тим, спостерігаємо у них від’ємну регресійну залежність за вмістом жиру в молоці (bД/М = -0,182), що можна пояснити змінами, які відбуваються у процесі пристосування імпортованої худоби до нових технологічних умов експлуатації. У корів голштинської породи української селекції встановлено прямолінійну регресійну залежність ознак молочної продуктивності: надій за 305 днів лактації (bД/М = 0,274), кількість молочного жиру (bД/М = 0,279) і кількість молочного білка (bД/М = 0,258), кількість молочного жиру за лактацію (bД/М = 0,227) і за добу (bД/М = 0,295). Встановлено, що корови голштинської породи німецької селекції, не зважаючи на існування в дещо інших природно-кліматичних і кормових умовах, зберігають не лише високий рівень продуктивних ознак, а й відтворювальну здатність. За результатами регресійного аналізу встановлено наявність прямолінійної залежності як між селекційними ознаками, так і за окремими ознаками у споріднених групах тварин (дочки-матері). Це, в свою чергу, дозволило уточнити результативність селекції при формуванні високопродуктивного стада голштинської породи, яке відбувається шляхом завезення маточного поголів’я і використання бугаїв-поліпшувачів. Порівняльним аналізом коефіцієнтів регресії продуктивних ознак голштинських корів української селекції виявлено, що більше уваги надається підвищенню молочності у тварин і за рахунок цього відбувається збільшення кількості молочного жиру та білка у дочок, що походять від матерів різного рівня продуктивності. За результатами регресійного аналізу встановили, що селекцію молочної худоби голштинської породи на підвищення білковомолочності слід продовжувати, оскільки селекція на жирномолочність значно менше сприятиме збільшенню вмісту білка в молоці.

У статті розглянуто питання використання гетерогенних систем CPU-GPU для прискорення вирішення задач, пов’язаних із навчанням нейронних мереж. Досліджено основні архітектурні відомості, застосовані в кінцевій архітектурі гетерогенної системи. Розроблено метод на основі лінійної регресії для розподілу задачі між процесором та відеоприскорювачем. На основі методу, проведені експериментальні дослідження на зазначених системах. На основі отриманих результатів був проведений аналіз на основі визначених коефіцієнтів прискорення

В статі наведено аналіз результатів досліджень впливу дійкової ґуми на дійку вимені корови в процесідоїння. Проаналізовано, що визначення впливу критичного тиску дійкової ґуми на дійку лише в такті стиску не дозволяє достатньо повно описати динаміку процесу стиску дійки дійковою ґумою. Обґрунтовано необхідність дослідження переміщення стінок дійкової ґуми в процесі стиску. Наведено рівняння регресії, що характеризує залежність величини вакуумметричного тиску змикання дійкової ґуми Рзм адаптивного доїльного стакана від вакуумметричного тиску Рі та діаметра перепускного отвору dпер. Проведено перевірку значимості коефіцієнтів рівняння регресії. Зростання вакуумметричного тиску від 36 до 48 кПа та збільшення діаметрів перепускного отвору підвищує тиск змикання дійкової ґуми у значних межах. За вакуумметричного тиску у 36 кПа для всіх значень діаметрів перепускного отвору спостерігається стабілізація тиску змикання дійкової ґуми.

За допомогою мови програмування Java розроблена кросплатформна комп’ютерна програма для простого регресійного аналізу даних, яка при функціонуванні використовує різні моделі регресії. Вона має графічний інтерфейс користувача і застосовує для аналізу метод найменших квадратів. При цьому для визначення параметрів регресійної моделі із системи лінійних рівнянь, які формуються при обробці статистичних даних, використовується метод Гаусса. Розроблений додаток для оцінки якості моделі розраховує середню помилку апроксимації та коефіцієнт детермінації або індекс детермінації, а для оцінки її значущості обчислює фактичне і критичне значення F-критерію Фішера. При розрахунку критичного значення F-критерію Фішера програма використовує функцію бета-розподілу.

У статті розглядаються різні підходи до оцінки трудомісткості розробки програмного забезпечення (ПЗ). Аналізується залежність оцінки трудомісткості розробки ПЗ від розміру проекту. Описуються основні види існуючих метрик і можливість їх застосування. Пропонуються показники для порівняння метрик. Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру програмного забезпечення з відкритим кодом типу mp3players на JAVA побудована на основі нормалізації шестивимірного негаусового набору даних (фактичний розмір програми в тисячах рядків коду, загальна кількість класів, загальна кількість зв'язків та інші) в концептуальній моделі даних з 32 програм за допомогою нелінійного регресійного рівняння. Модель, що побудована, в порівнянні з іншими регресійними моделями (як лінійними, так і нелінійними), має більший множинний коефіцієнт детермінації, менше значення середньої величини відносної похибки. Для отриманого рівняння досліджено нормальне розподілення остач, обчислені ширини довірчого інтервалу для нелінійної регресії

Наведено результати вивчення тривалості веґетаційного періоду 145 колекційних зразків сої протягом 2013–2015 рр. На основі статистичного аналізу даних встановлено, що коефіцієнт варіації (V) тривалості веґетаційного періоду за зразками колекції був менший 10 % і коливався від 0,5 % у зразка ВНИИОЗ-76 до 4 % у зразка Merlin. Коефіцієнт регресії (bi), що характеризує ступінь екологічної пластичності, у колекційних зразківа коливався від -3,31 у сорту Merlin до 3,23 у сорту Ельдорадо. В межах кожної групи стиглості відібрано зразки, які виявилися стабільними. Згідно з екологічною оцінкою за коефіцієнтом регресії (ступенем пластичності) та екологічною стабільністю встановлено відносну цінність 28 генотипів, які були стабільними (bi від 0 до 1) за тривалістю веґетаційного періоду. В ультраскоростиглій групі виділено 6 зразків, скоростиглій – 17 та в пізньостиглій – 5. Виділені генотипи є перспективними для селекційного та практичного використання. The results of studying the duration of the vegetation period of 145 collections of soybeans during 2013–2015 are presented. Based on statistical analysis of the data, the coefficient of variation (V) of the vegetation period according to the collection samples was less than 10 % and varied from 0.5 % in the sample ARSRIHFF-76 (All-Russian Scientific Research Institute of Hunting and Fur Farming) to 4 % of Merlin sample. Regression coefficient (bi), characterizing the degree of ecological plasticity in the collection of samples ranged from -3.31 to 3.23 to Merlin grade class at El Dorado. In each group of ripeness samples were selected which proved to be stable. According to the environmental assessment for the regression coefficient (degree of plasticity) and sustainability set the relative value of 28 genotypes, which were stable (bi from 0 to 1) for the duration of the growing season. 6 samples was in ultra precocious group, 17 samples was in precocious group and 5 samples was in late ripening group. The samples Zlata, Biliavka, Lada, Dione, Anastasia, OAC Vision was stable (bi from 0 to 1) in ultra precocious group. The regression coefficient ranged from 0.08 (Zlata) to the 0.61 (OAC Vision and Anastasia). Other samples responded more to changes in growing conditions. The coefficient of variation in the samples in this maturity group varied from 0.62 % to 2.69 %. 17 stable genotypes selected in the most numerous precocious group: Precarpathian 96, Silver Ruth, Roxolana, Denis, Princess, ARSRIHFF-76, Larisa, Podiaka, Adamos, Ustia, Anzhelika, Suziria, Krasa Podillia, Osoblyva, Deimos, Sylvia. The regression coefficient ranged from 0.02 (Precarpathian 96) to 0.96 (Nattawa). The coefficient of variation in the samples in this maturity group ranged from 0.5 % to 4 %. In the middle-ripening group (121–140 days), the regression coefficient (bi) in the samples was 1>bi. Galyna and Don’ka maximum approaching maturity in the group to environmentally plastic with a regression coefficient 1.38 in both varieties. In late ripening, genotypes such as Del'ta, Vilana, Sedmytsia, Black Jack 21, Hejiao 87-94-3 have been identified. The regression coefficient was 0.36 in the Delta variety to 0.89 in the Hejiao 87-94-3 sample. The coefficient of variation (V) length of the growing season in late group of samples ranged from 0.7 % to 2.45 %. Selected genotypes are promising for breeding and practical use.

В роботі розглянуті питання впливу різних статей загальних витрат (факторів) на розмір таких загальних витрат при виконанні оборотного рейсу доставки вантажів автомобільним транспортом у міжнародному сполученні. Для розробки заходів щодо підвищення ефективності виконання процесу перевезень вантажів у міжнародному сполученні та зменшення загальних витрат на його виконання необхідно проводити аналіз статей витрат, які входять до складу загальних витрат. Для дослідження впливу окремих статей загальних витрат на виконання перевезень вантажів у міжнародному сполученні пропонується використання ефективних методів практичної реалізації системного підходу – методів математичної теорії експерименту або планування експерименту. При цьому вирішення задачі дослідження впливу окремих статей витрат (факторів впливу) на розмір загальних витрат проводиться на основі формування плану експерименту та створення експериментально-статистичної моделі. В результаті розрахунків коефіцієнтів регресії за розробленою моделлю загальних витрат на виконання оборотного рейсу доставки вантажів у міжнародному сполученні та їх аналізу зроблено висновки щодо значущості коефіцієнтів, які формують найбільший вплив на розмір загальних витрат, та визначені статті витрат (досліджувані фактори впливу), що мають найбільший вплив на формування загальних витрат. Ключові слова: загальні витрати, стаття витрат, міжнародні вантажні перевезення, оборотний рейс, фактор впливу, теорія планування експерименту.

Мета: вивчити вплив рукавної резекції шлунка на показники ліпідограми у хворих на морбідне ожиріння з передопераційною дисліпідемією. Матеріали і методи. В основу дослідження покладено матеріали клінічного обстеження та хірургічного лікування 105 хворих на морбідне ожиріння (47 чоловіків та 58 жінок, середній вік – (41,8±12,4) року), яким було виконано рукавну резекцію шлунка. Результати. Діагноз дисліпідемії до операції встановлено у 86 (81,9 %) хворих. Регулярне використання гіполіпідемічних препаратів у 44 (51,1 %) хворих до операції не привело до нормалізації чи суттєвого покращення показників ліпідограми. Виконання рукавної резекції шлунка забезпечило зниження середнього рівня загального холестерину в обстеженій популяції пацієнтів з (5,73±1,0) до (4,92±0,5) ммоль/л, тригліцеридів з (1,91±0,9) до (1,43±0,3) ммоль/л, регресії коефіцієнта атерогенності з 3,84±0,8 до 2,9±0,6 через 60 місяців після операції (р<0,05). Через 60 місяців після рукавної резекції шлунка дисліпідемію (у всіх – 2а типу) діагностовано у 15 (62,5 %) хворих основної групи з передопераційними порушеннями ліпідного обміну, в 9 (37,5 %) хворих показники ліпідограми нормалізувались у хворих на морбідне ожиріння, що свідчить про ефективність операційного втручання. Висновки. Рукавна резекція шлунка є ефективною методикою корекції дисліпідемії у хворих на морбідне ожиріння. Виконання означеного втручання приводить до суттєвого та стійкого (протягом 5-річного терміну післяопераційного спостереження) зниження середнього рівня загального холестерину, тригліцеридів та коефіцієнта атерогенності.

У статті проведено аналіз місця характеристики надійність програмного забезпечення в структурі моделей якості програмного забезпечення. Визначено, що в ієрархічній структурі більшості моделей якості програмного забезпечення характеристика надійність є першою підхарактеристикою характеристики якість. Виділені п’ять принципів урахування вторинних дефектів програмних засобів. Для урахування вторинних дефектів програмних засобів використовується: теорія динаміки програмних систем, у якій процеси прояву дефектів у програмних засобах розглядаються як результат дії детермінованих потоків дефектів; теорія часових рядів, де виділяються вторинні дефекти із загального потоку дефектів; імітаційне моделювання; модифікація функцій ризику моделей оцінки надійності програмних засобів та функцій, що характеризують параметри цих моделей, внесенням імовірнісних коефіцієнтів; модифікація функцій ризику моделей оцінки надійності програмних засобів шляхом внесення параметра, що визначає число вторинних дефектів, який визначається порівнянням значень полігона частот дефектів з відповідними значеннями функції регресії. Проаналізовано поняття недосконалого відлагодження програмного забезпечення у контексті урахування вторинних дефектів. Обґрунтовано вибір експоненціальної апроксимації полігона частот виявлених дефектів програмних засобів. Наведено приклади моделей оцінки надійності програмних засобів, функції ризику яких містять експоненціальну складову. Розглянуто послідовність знаходження коефіцієнтів функції, одержаної в результаті зміщення лінії експоненціальної апроксимації полігона частот виявлених дефектів програмних засобів. Показано застосування одержаних коефіцієнтів для методики оцінювання числа вторинних дефектів, що ґрунтується на порівнянні даних статистики числа дефектів і даних зміщеної лінії експоненціальної апроксимації полігона частот дефектів. Одержані рівняння скоригованої лінії експоненціальної апроксимації для вибірок малих і великих об’ємів. Одержані формули для обчислення числа вторинних дефектів на часових інтервалах без урахування та із урахуванням поправки Бесселя.

Мета. Вивчити вплив біліопанкреатичного шунтування (БПШ) у модифікації Hess–Marceau на показники ліпідограми у хворих з морбідним ожирінням та передопераційною дисліпідемією. Матеріали і методи. В основу даного дослідження покладено дані клінічного обстеження та результати хірургічного лікування 100 хворих з морбідним ожирінням, яким було виконано БПШ у модифікації Hess–Marceau. Чоловіків було 40, жінок – 60. Середній вік пацієнтів становив (45 ± 8,2) року. Результати. Лабораторні маркери переважно атерогенних фенотипів дисліпідемії до операції зафіксовано у 75 (75%) хворих. Середній рівень загального холестерину знизився з (6,14 ± 0,9) до (3,7 ± 0,7) ммоль/л, тригліцеридів – з (1,98 ± 0,9) до (1,12 ± 0,4) ммоль/л, регресія коефіцієнта атерогенності – з (3,9 ± 0,9) до (2,3 ± 1,1) через 60 міс після виконання метаболічного втручання (р < 0,05). Показники ліпідограми нормалізувались у 87,0%, покращились – у 13,0% пацієнтів. Висновки. БПШ в модифікації Hess–Marceau є високоефективною методикою корекції дисліпідемії у хворих з мор-бідним ожирінням.

У статті обґрунтовано та розкрито вирішення проблеми забезпечення селекційного процесу різноманітним за походженням і генетичною основою селекційним матеріалом як однієї з базових умов отримання результату зі створення сортів і гібридів з відповідними параметрами врожайних характеристик та показників їх стабільного прояву у змінних, часто контрастних, умовах середо-вища. Дослідження різноманітного селекційного матеріалу, його оцінка, опис і диференціація за пев-ними рівнями прояву ознак найбільш імовірна при роботі з колекційними зразками, складниками Національної колекції гречки в Україні. Не менш важливим є застосування оптимальних підходів до використання в роботі методик оцінки впливу факторів середовища та генетичного потенціалу самого сортового матеріалу. Комплексне застосування методик оцінки дає змогу значно оптимізу-вати процес пошуку вихідних форм. Дослідження за темою статті проводили протягом 20 років. Для аналізу отриманих даних вивчення урожайних характеристик застосовано методи оцінки стій-кості до дії абіотичних чинників з визначенням коефіцієнта лінійної регресії (bi), коефіцієнта диспе-рсії (S2i), стійкості сортів до стресу та генетичної пластичності, індексу стабільності, гомеоста-тичності та селекційної цінності. В результаті дослідження набору зразків загальною кількістю понад 200 штук було сформовано колекцію (39 зразків), на основі якої проаналізовано ефективність застосування на гречці тих чи тих методик, виявлено недоліки певних із них і рекомендовано кращі. Результатом оцінки є виокремлення із широкого набору географічно віддалених сортів кращих за параметрами стабільності – Володар, Детермінант 11, Аніта Бєлорусская, Ілія, Чаровніца, Лакнея, Уфімская, Пріморская 7, Батир, Мордовская 124, Ceska Krajova, Кетавасе, Арно, пластичності – Єлена, Подолянка, Роксолана, Популяція 7/07, Ольга, СИН 3/02, Софія, П-330, П-455, П-620, Ярославна, Сумчанка, Селяночка, Руслана, Слобожанка, Арєса, Ceska Krajova, селекційної цінності – Роксолана, Володар, П-332, П-455, Детермінант 11, П-485, Селяночка, Слобожанка, Аніта Бєло-русская, Ілія, Лакнея, Марта, Агідель, Уфімская, Батир, Мордовская 124, Ceska Krajova, Кетавасе і Арно.

Метою цього дослідження був аналіз впливу різноманітних факторів неінфекційної природи насмертність поросят до відлучення. Дослідження було проведено в умовах свинофермиТОВ «Таврійські свині», розташованої поблизу м. Скадовськ (Херсонська область, Україна). Матеріалом для дослідження слугували дані про 100 свиноматок основного стада великої білоїпороди. За 11-річний період (2007–2017 рр.) проаналізували такі ознаки: кількість поросят, якізагинули до відлучення та частка таких поросят залежно від розміру гнізда, загальна кількістьпоросят при народженні та багатоплідність за перші вісім опоросів. Частка гнізд, у яких булозафіксовано загибель хоча б одного поросяти до відлучення, складала 55,4 %. Оцінка смертностіпоросят до відлучення, отримана в нашому дослідженні (12,7±0,6 %), близька до показників (10–20 %,) відмічених для комерційних свиноферм у різних країнах світу. Зі зростанням віку свиноматки(номеру опоросу) спостерігається поступове зниження частки гнізд, що не мали жодного поросяти,загиблого до відлучення (χ2=21,85; df=7; P=0,003) та, навпаки, поступове збільшення гнізд, що мали 5та більше поросят, які загинули до відлучення (χ2=15,24; df=7; P=0,031). Загалом відмічається віро-гідний вплив номеру опоросу на розподіл гнізд із різною кількістю поросят, які загинули до відлученнядля свиноматок ВБП (χ2=39,38; df=24; P=0,028. Найнижчу кількість (та частку) поросят, якізагинули до відлучення, було відмічено серед свиноматок, які мали 7–8 поросят (живих та мертво-народжених) у гнізді при народженні. У свиноматок із меншими розмірами гнізда такі поросятабули відсутні. Аналіз на підставі моделі бінарної логістичної регресії показав, що ймовірність поро-сяти загинути до відлучення була вірогідно пов’язана із номером опоросу свиноматки (χ2=11,60;P<0,001), загальною кількістю поросят при народженні (χ2=277,19; P<0,001) та, найчастіше, з їїбагатоплідністю (χ2=378,21; P<0,001). В останньому випадку модель добре прогнозувала загибельпоросяти (у 84,0 % випадках) та більш-менш адекватно передбачала його виживання (у 73,9 % ви-падків). Аналіз на підставі модель множинної лінійної регресії довів, що частка поросят, які загинулидо відлучення у гнізді, вірогідно пов’язана із загальною кількістю поросят при народженні табагатоплідністю (F(2; 797) = 147,07; P<0,001). При цьому оцінка приватного коефіцієнта кореляціїдля багатоплідності (rP=0,233; P<0,001) була майже вдвічі вищою, ніж для загальної кількостіпоросят при народженні (rP=0,124; P<0,001).

Дослідження особливостей взаємозв'язку між діаметрами в корі та без кори на різних висотах стовбурів ялиці білої здійснено за результатами замірів 60 модельних дерев (27 для умов С3 та 33 для умов D3) у модальних ялицевих деревостанах Українських Карпат. Встановлено, що досліджувані типи лісорослинних умов (ТЛРУ) С3 та D3 не мають істотного впливу на значення товщини кори дерев ялиці. Регресійні залежності між діаметрами в корі та без кори встановлено способом порівняння біометричних показників восьми рівнянь, які запропонували різні автори. Розраховані на основі дев'яти біометричних показників середні ранги досліджуваних рівнянь показали, що найкраще взаємозв'язок між діаметрами в корі та без кори для стовбурів дерев ялиці описує рівняння, яке запропонував Crous (2009) (№ 4), а найгірші результати – рівняння № 6 (Meyer, 1946). Рівняння, що враховують висоту заміру діаметрів, загалом дали точніші результати, порівняно з іншими. Найбільші значення відхилень між фактичними та модельними значеннями діаметрів без кори спостережено у верхівковій частині стовбура (відносна висота – понад 0,8). Здійснено вирівнювання отриманих коефіцієнтів регресії для рівняння Crous (2009) за способом найменших квадратів з використанням квадратичної функції. Середнє відхилення між фактичними та змодельованими діаметрами без кори становить 0,13 %, що свідчить про адекватність підібраного рівняння.

Вступ. Одним із найважливіших етапів створення лікарських засобів є доклінічні та клінічні випробування, належне проведення яких гарантує в подальшому безпечність і високу терапевтичну ефективність розроблених лікарських засобів. Ключовим елементом доклінічних досліджень є різноманітні фармакологічні методики, при застосуванні яких здійснюють ряд аналітичних вимірювань на тих чи інших біологічних об’єктах. Таким чином, набувають актуальності питання, пов’язані з визначенням особливостей процесу валідації біоаналітичних методів, які використовують під час доклінічних фармакологічних досліджень лікарських засобів та розробки стандартизованих підходів до проведення таких валідаційних робіт для оригінальних субстанцій. Мета дослідження – провести експериментальне вивчення валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель” методики кількісного визначення кардіазолу в плазмі крові для виконання фармакокінетичних досліджень. Методи дослідження. Біоаналітична методика визначення кардіазолу ґрунтується на ВЕРХ/МС/МС-аналізі аналітів у досліджуваних розчинах, отриманих із зразків плазми після попереднього осадження протеїнів. Проби хроматографують з використанням хроматографічної колонки Discovery C18 (50×2,1 мм) з розміром часток 5 мкм та градієнтного елюювання. Результати й обговорення. При побудові калібрувальної кривої необхідно виконати такі умови: для нижньої межі кількісного визначення відхилення від номінальної концентрації повинно бути не більшим ±20 % для калібрувальних розчинів з концентраціями, вищими, ніж нижня межа кількісного визначення, не більшим ±15 %. Доведено лінійну залежність між концентрацією та площею хроматографічних піків кардіазолу в діапазоні концентрацій 1–100 нг/мл. Рівняння регресії – y=0,0141x+-0,00146, коефіцієнт кореляції – r2 0,9985. Висновок. Висновок щодо розробленої методики стосовно валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель” – коректна.

Зростання попиту на відпочинок у лісах Карпат ставить перед менеджерами лісового господарства нові виклики, пов'язані з необхідністю формування рекреаційно привабливих лісів. В Європі останніми десятиліттями проведено чимало досліджень щодо суспільного сприйняття рекреаційних лісів, уподобань щодо їхніх характеристик. В Україні таке здійснюють дослідження, однак у них ліси розглядали як узагальнене поняття. Для дослідження вподобань щодо характеристик рекреаційних лісів застосовано один із методів дослідження висловлених переваг – метод експерименту з вибором, теоретичним підґрунтям якого слугують імовірнісна теорія максимізації корисності Д. Макфаддена і "характеристична" теорія поведінки споживача, які сформулювів К. Ланкастером. Моделювання дискретного вибору рекреантом характеристик лісу для відпочинку виконано з використанням багатофакторних регресійних моделей – логіт і пробіт моделей – методом найбільшої правдоподібності з використанням програмного забезпечення BIOGEME 1.8. За результатами аналізу даних з'ясовано, що населення Львівської обл. віддає перевагу мішаним різновіковим лісам, у рекреаційних зонах яких є інформаційно-освітні стенди. Оцінки коефіцієнтів регресії для цих характеристик в обох моделях статистично значущі, додатні і мають найвищі значення. Разом із тим, респонденти не схильні відвідувати ліс, який розташований далеко від місця їх проживання, та ліс, в якому є відмерла деревина. Визначено граничну готовність платити і готовність подолати відстань для відвідування лісу, який відповідає уподобанням респондентів. Обґрунтовано необхідність інтеграції отриманих результатів дослідження у практику прийняття управлінських рішень для зменшення сировинного та розширення рекреаційного використання лісів, відтак формування рекреаційно привабливих лісових ландшафтів і стійких до зміни клімату та антропогенних навантажень деревостанів.

В статті наведені результати досліджень щодо формування насіннєвої продуктивності колекційних зразків сої протягом 2013–2015 рр. Виділено цінні зразки для подальшої селекційної роботи за такими важливими ознаками, як маса 1000 насінин та відповідно кількість насіння з рослини та маса насіння з рослини. Встановили, що серед зразків ультраскоростиглої групи за ознакою маса 1000 насінин суттєво перевищували сорт-стандарт Аннушку такі зразки, як ОАС Vision (167,33г), LF-8 (155,00 г), Gaillard (162,33 г), Злата (150,00 г). В скоростиглій групі такі сорти, як Алмаз (183,67 г), Устя (179,33 г), Кивін (184,67 г), Адамос (164,67 г ), Вільшанка (165,00 г), Мрія (168,00 г), Юг-40 (165,67 г), Фортуна (168,00 г), Поема (171,00 г), Хвиля (173,00 г), Артеміда (165,00 г) були кращими за сорт-стандарт Васильківська. Кращими за сорт-стандарт Чернівецьку-8 у середньостиглій групі стиглості були Подолянка (178,33 г), Маша (176,67 г), Фарватер (176,33 г), Славія (176,00 г), Ельдорадо (179,33 г), Іванка (175,33 г). Стабільним за коефіцієнтом регресії (bi) з високою масою 1000 насінин виділено зразок Алмаз (bi=0,96). Стабільними за коефіцієнтом регресії (bi) з високою масою насіння з рослини виділені зразки Кивін (bi=0,87), OAC Vision (bi=0,35), LF-8 (bi=0,69). Стабільним за коефіцієнтом регресії (bi) з високою кількістю насіння з рослини виділено зразок Кивін (bi=0,97). The article presents the results of research on the formation of seed productivity of soybean collection samples for 2013–2015. Evaluation of breeding material in a complex of economic and valuable features is important for the creation of new high-yield varieties with adaptive potential. The valuable samples for further breeding work have been selected for such important features as the mass of 1000 seeds and the amount of seed from the plant and the mass of seed from the plant, respectively. It was found that among the specimens of the ultra-fast-growing group on the basis of the mass of 1000 seeds, the samples such as OAS Vision (167.33 g), LF-8 (155.00 g), Gaillard (162.33 g), Zlata ( 150.00 g). In the fast-growing group, such varieties as Diamond (183.67 g), Ustia (179.33 g), Kivin (184.67 g), Adamos (164.67 g), Vlishanka (165.00 g), Mriya (168.00 g), South-40 (165.67 g), Fortun (168.00 g), Poem (171.00 g), Hvylia (173.00 g), Artemis (165.00 g) were better than the variety-standart Vasyl’kivska. The best-in-class than standard Chernivtsi-8 in the middle-eastern group of maturity was Podolianka (178.33 g), Masha (176.67 g), Farwater (176.33 g), Slavia (176.00 g), Eldorado (179.33 g), Ivanka (175.33 g). The sample Diamond (bi=0,96) is steady with a coefficient of regression (bi) with a high weight of 1000 seeds. One of the main signs in the structure of the plant, which determines the productivity of the variety, is the mass of seeds from the plant. On average, over three years in the ultra-fast-growing group, the collection samples formed a mass of seed from the plant – OAS Vision – 24.20 g, LF-8 – 22.33 g, Gaillard – 18.27 g, Zlata – 17.63 g. In the strain – Diamond 29.77 g, Ustia – 24.50 g, Kivin – 28.90 g, Adamos – 25.20 g, Vlishanka – 23.03 g, Dream – 24.63 g, South-40 – 23.60 g, Fortune – 23.40 g, Poem – 24,53 g, Hvylia – 28,57 g, Artemis – 22,37 g. In the middle-eastern group of ripeness – Podolianka – 27.83 g, Masha – 27.90 g, Farwater – 30.33 g, Slavia – 24.33 g, Eldorado – 28.83 g, Ivanka – 25.87 g. Regular bias stable (bi) with high weight of seed from the plant you Distributed Kivin samples (bi=0.87), OAC Vision (bi=0.35), LF-8 (bi=0.69). The average number of seeds from the plant in the collection varieties of soybeans varied in 2013 from 58.1 to 182.4 pcs., in 2014 – from 68.5 to 175.6 pp., in 2015 – from 54.6 to 173,1 pcs. On average over three years in the ultra-fast-growing group, the collection samples formed the amount of seed from the plant – OAS Vision – 127.30 pcs., LF-8 – 115.00 pcs., Gaillard – 111.80 pcs., Zlata – 104.63 pcs. In the fast-cutting – Diamond 136.37 units, Ustia – 121.77 units, Kivin – 177.03 units, Adamos – 125.67 units, Vil’shanka – 118.87 units, Mriya – 118.17 units, South-40 – 111.70 pieces, Fortuna – 119.03 units, Poem – 114.37 units, Hvylia – 141.90 units, Artemis – 111.73 units. In the middle age group of ripeness – Podolianka – 122.93 units, Masha – 125.77 units, Farwater – 131.07 units, Slavia – 120.10 units, Eldorado – 128.53 units, Ivanka – 119.67 pcs. A sample of Kivin (bi=0,97) is steady under the coefficient of regression (bi) with high amount of plant seeds. As a result of the research conducted on such important features as the mass of 1000 seeds, the amount of seed from the plant, the weight of the seeds from the plant highlighted valuable samples OAS Vision, LF-8, Gaillard, Zlata, Diamond, Ustia, Kivin, Adamos, Vil’shanka, Mriya, South-40, Fortune, Poem, Hvylia, Podolianka, Masha, Farwater, Slavia, Eldorado, Ivanka, which are expedient to use for further breeding work.

В матеріалах статті наголошено про необхідність розвитку тваринництва в умовах його деградації, наведено фактичні статистичні дані, які ілюструють негативні тенденції розвитку всієї галузі за останній період. Матеріали статті розкривають основні моменти проблеми, що пов’язана зі змінами технологічних параметрів підприємств різної виробничої потужності. Ці зміни стосуються, у першу чергу, нерівномірного варіювання усіх видів витрат ресурсів у грошовому виразі навіть у межах групувань підприємств відносно однакових показників виробництва. Складність проблеми поглиблюється і тим, що за різних технологічних переоснащень зміни витрат носять складний характер кореляційних зв’язків між собою. Визначеними факторами-лідерами впливу на загальні витрати стали продуктивність, поголів’я корів та сума змінних витрат, основна значущість серед яких належить витратам на корми. На матеріалах фактичних даних виробників молока Харківської області за розробленою авторами методикою оптимізації технолого-економічних параметрів підприємств різної виробничої потужності визначені і наведені функціональні залежності загальних витрат від продуктивності корів, чисельності поголів’я і змінних витрат. Механізм оптимізації технолого-економічних параметрів полягає у наведених рівняннях множинної нелінійної регресії для підприємств з виробництвом до 20 тис. ц молока в рік (мала виробнича потужність), від 20 до 60 тис. ц (середня) і підприємств великої потужності – від 60 до 100 тис. ц. молока в рік, які дають можливість універсально оцінювати і обчислювати закономірності взаємодії впливових чинників, отримувати їх кількісні характеристики у межах градації відповідної потужності підприємств. Коефіцієнт множинної кореляції між впливовими ознаками (продуктивність, чисельність поголів’я і змінні витрати) відповідно становить Rмн.=0,784404; Rмн.=0,966271 та Rмн.=0,56011. Середня відносна помилка апроксимації дорівнює 10,1 %; 10,5 % і 13,9 % відповідно. Наведений методичний підхід розкриває принципи механізмів щодо вирішення проблем оптимізації технологічних параметрів через багатофакторні нелінійні функціональні залежності шляхом створення адекватних моделей прогнозування з подальшою мінімізацією змінних витрат за необхідної встановленої потужності.

Вступ. Аналіз публікацій у провідних світових хіміко-аналітичних та фармацевтичних журналах дозволяє зробити висновок про пріоритетний інтерес дослідників до валідації біоаналітичних методик, на що вказує постійне вивчення валідаційних параметрів, у тому числі параметра “лінійність/калібрувальна модель”. Таким чином, набувають актуальності питання, пов’язані з визначенням валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель”, який використовують під час доклінічних фармакологічних досліджень лікарських засобів та розробки стандартизованих підходів до проведення таких валідаційних робіт для оригінальних субстанцій. Мета дослідження – провести експериментальне вивчення валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель” аналітичної методики кількісного визначення урокарбу в плазмі крові для виконання фармакокінетичних досліджень. Методи дослідження. Біоаналітична методика визначення урокарбу ґрунтується на ВЕРХ/МС/МС аналізі аналітів у досліджуваних розчинах, отриманих із зразків плазми після попереднього осадження білків. Проби хроматографують із використанням хроматографічної колонки Discovery C18, 50×2,1 мм, з розміром часток 5 мкм та градієнтного елюювання. Результати й обговорення. Придатність біоаналітичної методики була підтверджена валідаційними характеристиками, які висувають до біоаналітичних методик. У цій роботі описано валідаційний параметр “лінійність/калібрувальна модель”. Розроблено електронні протоколи з використанням Microsoft Exсel, в яких передбачено поля для введення даних. При побудові калібрувальної кривої необхідно виконати такі умови: для нижньої межі кількісного визначення відхилення від номінальної концентрації повинно бути не більшим ±20 %, для калібрувальних розчинів з концентраціями, вищими, ніж нижня межа кількісного визначення, – не більшим ±15 %. Доведено лінійну залежність між концентрацією та площею хроматографічних піків урокарбу в діапазоні концентрацій 1–100 нг/мл. Рівняння регресії – y=0,00365x+0,000177, коефіцієнт кореляції – r2 0,9993. Висновки. Проведено експериментальне вивчення валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель” аналітичної методики кількісного визначення урокарбу в плазмі крові для виконання фармакокінетичних досліджень. Висновок щодо розробленої методики стосовно валідаційного параметра “лінійність/калібрувальна модель” – коректна.

Дана робота присвячена дослідженню використання субкритичної води як екстрагента для екстрагування біологічно активних речовин з лушпиння жовтої цибулі ( Állium cépa). Мета дослідження – визначення оптимальних умов екстрагування біологічно активних речовин з лушпиння жовтої цибулі субкритичною водою у статичному режимі. Оптимальні умови були визначені шляхом зміни параметрів факторів: температури 145-185 ̊С, тривалості екстрагування 10-20 хв., відношення маси сировини до маси екстрагента (гідромодуль) 1:30 – 1:60. Інші параметри факторів залишались незмінними для кожного експерименту, а саме установлений тиск 0,8 МПа та ступінь подрібнення сировини …0,5 мм. Для отримання зразків екстрактів лушпиння цибулі було використано експериментальну установку на базі реактора високого тиску «РВД-2-500». В отриманих зразках екстрактів був визначений вміст сухих речовин, загальний вміст поліфенолів, загальний вміст флавоноїдів та антиоксидантну активність. В результаті, найбільше середнє значення цих показників було виявлено в екстрактах, отриманих при температурі 164 ̊С, тривалості екстрагування 20 хвилин, та гідромодуля 1:32. Статична обробка експериментальних даних проводилась за допомогою програмного пакету STATISTICA 10. З метою оптимізації функції відгуку, були отримані рівняння регресії. З гідно отриманим рівнянням, зроблено висновок що взаємодія між факторами відсутня. Значення коефіцієнтів детермінації та кореляції близькі до одиниці, це дозволило зробити висновок, що рівняння адекватні. Ефективність екстрагування субкритичною водою порівнювалось з двома іншими методами. Встановлено, що показники екстрактів, отриманих екстрагуванням субкритичною водою, в 1.36 та в 1.96 разів перевищували показники вмісту сухих речовин екстрактів, в 1.66 та в 1.28 перевищували показники загального вмісту поліфенолів, в 1.72 та в 1.31 перевищували показники по загального вмісту флавоноїдів, отриманих методами екстрагування 70% етанолом та гарячою водою відповідно. Отже, екстрагування біологічно активних речовин з лушпиння жовтої цибулі субкритичною водою в статичному режимі є гарною альтернативою іншим методам екстрагування.

Мета. Здійснити аналітичну оцінку взаємозв’язку між супутниковим NDVI та безпосередньо одержаним в полі за допомогою мобільного додатку Canopeo FGCC для надання моделей можливої їх взаємної конвертації під час вирощування культур озимого ріпаку та сафлору. Методи. Польові зйомки фотографічних матеріалів посівів ріпаку озимого та сафлору в періоди «початок цвітіння – кінець достигання» та «10–12 справжніх листків – кінець достигання», відповідно. Обробка фотознімків у програмному продукті Canopeo для розрахунку величини відсоткового зеленого покриття культурами земельних ділянок (FGCC). Прив’язка за даними геотегінгу місць фотозйомки до величин супутникового нормалізованого диференційного вегетаційного індексу (NDVI) на платформі OneSoil AI. Статистична обробка результатів методом поліноміальної регресії, формування моделей конвертації між вегетаційними індексами та оцінка точності моделей за величиною абсолютної середньої похибки у відсотках. Результати. Встановлено, що досліджувані вегетаційні індекси мають високу тісноту нелінійного зв’язку, розроблені поліноміальні криві та моделі мають високу якість підгону з коефіцієнтом детермінації понад 0,90, а також відрізняються достатнім рівнем точності (похибка розрахунків для більшості моделей не перевищує 10%). Максимальну похибку (37,88%) дала модель конвертації площі зеленого покриву (FGCC) ріпаку озимого в NDVI, що пов’язано з особливостями листового апарату культури та спотвореннями величини вегетаційного індексу внаслідок яскраво-жовтого кольору квіток у культури під час її масового цвітіння. Перспективною є розробка подібних моделей для всіх основних культур, вирощуваних на Півдні України, та створення спеціального мобільного додатку для автоматизованої конвертації між вегетаційними індексами. Висновки. Результатами дослідження доведено високу спорідненість та можливість взаємної конвертації між нормалізованим диференційним вегетаційним індексом (NDVI), одержуваним за даними супутникового моніторингу, та відсотковим відношенням площі зеленого покриву (FGCC) на посівах озимого ріпаку та сафлору. Результати розробки можуть бути вдосконалені збільшенням вихідного набору даних та впроваджені у системи точного землеробства в науково-теоретичних і практичних цілях.

У молочному скотарстві застосовують селекційно-генетичні методи для підвищення продуктивності тварин і формування високопродуктивних стад молочної худоби, що сприяє їх конкурентоспроможності та прибутковості. За умов ринкової економіки ця проблема набуває особливої важливості, оскільки лише такі стада є рентабельними і здатні до виробництва великої кількості якісної продукції. В селекції великої рогатої худоби використовують регресійний аналіз для визначення, наскільки в середньому змінюється величина однієї ознаки при зміні на одиницю міри іншої ознаки. Встановлено, що тварини голштинської породи німецької селекції характеризувалися нижчими коефіцієнтами регресії ознак молочної продуктивності, за винятком вмісту білка в молоці, порівняно з голштинськими коровами української селекції. Спостерігаємо також від’ємну регресійну залежність за вмістом жиру в молоці (bД/М = -0,182). Це можна пояснити змінами, що відбуваються у процесі пристосування імпортованої худоби до нових умов експлуатації. Проведення селекційно-племінної роботи з худобою голштинської породи було спрямовано на підвищення молочності та білковомолочності, оскільки це зумовлено сучасними вимогами молочного бізнесу. Враховуючи важливість білковомолочності, проаналізували регресійну залежність між якісними ознаками. Так, із збільшенням вмісту білка в молоці на 1,0 % жирномолочність в середньому підвищується на 0,102 % у матерів і на 0,531 % у дочок. І навпаки, зі збільшенням вмісту жиру в молоці на 1,0 % білковомолочність в середньому підвищується на 0,024 % у матерів і на 0,083 % у дочок. У результаті порівняльного регресійного аналізу продуктивних ознак голштинських корів української селекції виявлено, що більше уваги надається підвищенню молочності тварин і за рахунок цього відбувається збільшення кількості молочного жиру та білка у дочок, отриманих від матерів різного рівня продуктивності. За результатами регресійного аналізу встановили наявність прямолінійної залежності як між селекційними ознаками, так і за окремими ознаками у споріднених групах тварин (дочки-матері). Виявлено регресійну залежність ознак у дочок і матерів, в групах розподілених за рівнем надою матерів, яка відображає зумовленість продуктивності в їх потомків. Це, в свою чергу, дозволило уточнити результативність селекції при формуванні високопродуктивного стада голштинської породи, яке відбувається шляхом завезення маточного поголів’я і використання бугаїв-поліпшувачів

Мета. Проаналізувати адаптивний потенціал лінійних зразків пряно-ароматичних видів овочевих рослин за критеріями оцінки екологічної стабільності і селекційної цінності генотипів та відібрати кращі з них для проведення екологічної селекції. Методи: визначення загальної і специфічної адаптивної здатності, відносної стабільності, екологічної пластичності, селекційної цінності генотипу та гомеостатичності ліній. Результати. Оцінка за параметрами адаптивності, стабільності, пластичності, селекційної цінності та гомеостатичності пряно-ароматичних видів рослин дозволила виділити кращі лінії: у петрушки коренеплідної за довжиною і шириною листової розетки, урожайністю коренеплодів, вмістом в листках вітаміну С; у пастернаку за довжиною і урожайністю коренеплодів, вмістом у коренеплодах вітаміну С; у кропу за довжиною листової розетки, урожайності листя розетки, вмістом у листках розетки вітаміну С; у коріандру за довжиною листової розетки, урожайності листя розетки, вмістом у листках розетки вітаміну С. При цьому було встановлено, що найбільш перспективними для селекції є лінії, які характеризуються низьким значенням коефіцієнту регресії (bi) за певними кількісним і якісним ознаками. Зазначений ефект забезпечує лініям високу екологічну пластичність за зміни умов середовища у бік стресу. Згідно з одержаними результатами даний ефект проявився у двох ліній петрушки коренеплідної, Нова 1 і Нова 3, за ознакою “довжина листової розетки” (bi = -0,44 і bi = -1,91, відповідно); у сорту-стандарту Петрик і лінії Нова 9 пастернаку за ознаками “довжина коренеплоду” і “вміст в коренеплодах вітаміну С” (bi = -2,10 і bi = -5,33, відповідно); у лінії кропу Нова 13 за ознаками “довжина листової розетки” і “урожайність листя розетки” (bi = -0,07 і bi = -0,67, відповідно), а також у сорту-стандарту кропу Харківський-85 за ознакою “вміст в коренеплодах вітаміну С” (bi = -1,0); у сорту-стандарту коріандру Пікантний за ознаками “довжина листової розетки” і “врожайність листя розетки” (bi = -0,49 і bi = -1,26, відповідно). Висновки. На підставі проведеної оцінки пряно-ароматичних видів овочевих рослин за параметрами адаптивності, стабільності, пластичності і гомеостатичності було створено 15 нових гомозиготних ліній, з яких: 5 ліній петрушки коренеплідної; 4 лінії пастернаку; 4 лінії кропу; 2 лінії коріандру. Відібрані лінії є цінним вихідним селекційним матеріалом для створення сортів і гібридів F1, адаптованих до таких кліматичних змін як високе коливання і різке зниження суми опадів за роками досліджень.

Актуальність. Масивні акушерські кровотечі (МАК) є найчастішою причиною материнської смертності у всьому світі. У даний час існує низка національних керівництв із ведення МАК, однак у них відсутні обґрунтовані вказівки на мінімально допустимий рівень гемоглобіну (Hb), при якому забезпечується мінімально допустима доставка кисню (IДO2). Метою даної роботи була оцінка стану системного транспорту кисню залежно від показників гематокриту та Hb в умовах крововтрати та визначення мінімально допустимого рівня Hb, при якому забезпечується адекватне відношення між системним транспортом кисню та кисневими потребами організму при розвитку МАК. Матеріали та методи. У дослідження ввійшли 113 породіль, у яких пологи ускладнилися крововтратою. Середній вік породіль становив 32,5 ± 6,4 року, середня маса тіла — 76,5 ± 12,4 кг, середній гестаційний термін — 39,5 ± 1,5 тижня. Домінуючими причинами розвитку МАК були: атонія матки (52,14 %), маткова інверсія (15,38 %) та емболія амніотичною рідиною (10,26 %). Рідше крововтрата спостерігалася внаслідок розриву матки (5,98 %), відшарування плаценти (5,98 %), передлежання плаценти (5,98 %) та затримки відділення плаценти (4,27 %). Післяпологова крововтрата становила в середньому 1830,5 ± 622,7 мл (від 1200 до 2500 мл). Усі кровотечі були зупинені згідно з чинним протоколом. Результати. При Ht 20,0–28,9 % та Hb 45,1–68,9 г/л і однакових показниках FiO2 = 100 % показники ІДО2 були у 2–3 рази нижчими порівняно з нормальним станом газотранспортної функції крові, тільки у пацієнтів із Ht 29,0–30,0 % та Hb 70,1–79,9 г/л значення ІДО2 були наближені до фізіологічної норми. При Ht 20,0–22,9 % та Hb 45,1–50,4 г/л показники індексу системного споживання кисню були удвічі меншими порівняно із загальноприйнятими фізіо­логічними нормами, а в пацієнток із Ht 29,0–30,0 % та Hb 70,1–79,9 г/л цей показник був у ме­жах норми. При Ht 20,0–25,9 % та Hb 45,1–60,2 г/л показники тканинної екстракції кисню були в 1,5–2 рази більшими порівняно із загальноприйнятими фізіологічними нормами, а в пацієнток із Ht 29,0–30,0 % та Hb 70,1–79,9 г/л його значення були у межах норми. При рoзрaхунку мінімaльнo дoпуcтимoї вeличини Hb у породіль в умовах крововтрати за допомогою лінійної регресії з розрахунком коефіцієнтів мeтoдом нaймeнших квадратів були oтримaні знaчeння Hb 82,5365 г/л, які можна вважати мінімально допустимими в породіль в умовах МАК, при яких функціональний стан серця і кисневий обмін знаходяться на мінімальній межі фізіологічної норми.

Викладено результати досліджень щодо впливу інтенсивності вирощування телиць і рівня годівлі корів на надої у високопродуктивному стаді фермерського господарства «Альфа». З’ясовано механізми та закономірності цього впливу. Матеріалом для досліджень послужили дані про надої, витрачання кормів та вирощування телиць у різні періоди функціонування господарства. Зокрема, контролювали вказані показники у два трирічних періоди: попередній – з 2007 по 2009 рік; та наступний – з 2012 по 2014 рік. Було проаналізовано динаміку надоїв та основних показників годівлі й вирощування молодняку за попередній та наступний періоди. З використанням дисперсійного аналізу встановлено вірогідність відмінностей між надоями, рівнем вирощування та годівлі у різні контрольовані періоди, а також ступені та характеристики впливів періоду на вказані показники. З метою розробки моделі оцінки надою за показниками рівнів годівлі корів та інтенсивності вирощування телиць застосовували покроковий множинний регресійний аналіз з використанням у якості залежної змінної річних надоїв, а у якості незалежних змінних – різних показників годівлі й вирощування телиць. Виявлено, що надої на фуражну корову у ФГ «Альфа» з плином часу закономірно підвищуються. Так, при середніх надоях у попередній період (2007-2009 роки) 6062 кг, в наступному періоді (2012-2014 роки) вони збільшилися до 7838 кг, тобто на 1776 кг. Ступінь впливу періоду на надій становить η2=88,2% (p = 0,005). Вплив ураховуваного періоду на середньодобовий приріст телиць дорівнює η2=72,3%. При цьому середньодобовий приріст телиць на вирощуванні збільшився з 640 г у попередній до 817 г у наступний період, або на 27,7 % при вірогідній різниці між періодами (p = 0,032). Динаміка витрат кормів на годівлю корів протягом проаналізованого відрізку часу мала позитивну тенденцію. Зокрема, у 2012-2014 роках рівень годівлі корів становив у середньому 80,4 ц к.од. на корову за рік, а порівняно з попереднім періодом він збільшився на 17,2 ц к.од. (27,2 %). Однак ця різниця не вірогідна (p = 0,083). Ще один важливий контрольований нами показник годівлі – кількість витрачених концентрованих кормів. Встановлено, що відсоток концентрованих кормів у структурі раціонів збільшився з 32,6 % у попередній до 36,9 % у наступний період, хоча ця різниця (4,6 %) є не вірогідною (p = 0,267). Розроблено досить точну (R2 = 0,979) та вірогідну (p = 0,001) регресійну модель прогнозування надою на фуражну корову на основі показників живої маси телиць у віці 18 місяців та частки концентрованих кормів у раціонах. Жива маса телиць у віці 18 місяців має значно більший вплив на прогнозований надій, аніж частка концентрованих кормів, про що свідчать відмінності стандартизованих коефіцієнтів регресії β по цих показниках (0,885 σнадою/σживої маси проти 0,230 σнадою/σ%концентратів відповідно).

Мета. Проведені дослідження ставили за мету наукове обґрунтування впливу погодних умов вегетаційного періоду капусти брюссельської, виду пакування на інтенсивність дихання під час зберігання. Методи. Загальнонаукові: 1. метод гіпотез – складання схем дослідів; 2. метод експерименту – схеми польових і лабораторних дослідів; 3. метод аналізу та синтезу – формування висновків і узагальнень, розрахунково-аналітичні. Результати. Встановлено, що інтенсивність дихання залежала від погодних умов, за яких відбувалося формування головок. Використання плівки поліетиленової та стретч-плівки дозволило знизити інтенсивність дихання і подовжити тривалість зберігання продукції за рахунок того, що пакування затримувало біля головок діоксид вуглецю, що виділяється під час дихання і є природним консервантом. Інтенсивність дихання корелює з втратою маси капусти під час зберігання. Коефіцієнт кореляції втрати маси від інтенсивності дихання для гібрида Абакус F1 r = –0,6425 ±0,351, для Брілліант F1 r = –0,7732±0,135. Розроблено рівняння регресії, уявлення втрати маси головок капусти брюссельської за інтенсивності дихання упакованої у ПП та 05, кг СП. Встановлено, що найкращим чином описує експериментальні дані залежності втрати маси під час зберігання капусти при пакуванні У ПП та 0,5 кг у стретч-плівку поліном 2 порядку. Величина достовірності R2 = 0,962 – 0,978. Тоді як при прямолінійній залежності R2 = 0,369 – 0,618. Висновки. У дослідженнях інтенсивність дихання капусти брюссельською на початку зберігання впродовж років досліджень коливалася у головок гібрида Абакус F1 в межах 14,5–15,4 мг СО2/кг·год, у Брілліанта F1 – 13,4–14,2 і вищою була у головок врожаю 2014 р. – 15,4 та 14,2 мг СО2/кг·год відповідно, оскільки передзбиральний період характеризувався підвищеними температурою та вологістю повітря. У середньому за роки досліджень інтенсивність дихання головок Абакуса F1 становила 15,0 мг СО2/кг·год, у Брілліанта F1 вона була істотно нижча: 13,8 мг СО2/кг·год. Активність каталази залежить від погодних умов вегетаційного періоду. Більша активність каталази головок капусти брюссельською на початку зберігання була у гібрида Абакус F1: в середньому за 2012–2016 рр. 2,0 мл О2 за 3 хв.; у Брілліанта F1 на 20 % менше. Застосування плівки поліетиленової знижує інтенсивність дихання капусти брюссельської в середині зберігання на 29–30 % (30 діб); при фасуванні по 1 кг у мішки з цієї ж плівки – на 70–75 % (40 діб); при пакуванні у стретч-плівку по 0,5 кг– на 75–78 % (40 діб) залежно від гібрида. В кінці зберігання (на 50–70-ту добу) інтенсивність дихання порівняно із серединою підвищується на 17–42 % залежно від виду пакування та гібрида. Застосування вкладок поліетиленових знижує активність каталази в 3,2–3,3 разу, фасування головок по 1 кг у пакети з плівки поліетиленової – у 2,3–2,5 разу, фасування по 0,5 кг у стретч-плівку – в 1,6–1,7 разу залежно від гібрида.

Однією з особливостей хімії ХХІ століття є її інформатизація та математизація, при цьому хімія виходить на новий рівень розвитку з новими для неї можливостями. Багато авторів приділяють увагу місцю математики та інформатики в сучасній хімії: Н. Д. Вишнивецька, В. С. Вишнивецька, Т. М. Деркач, С. А. Неділько, М. Є. Соловйов, М. М. Соловйов, А. А. Черняк, Ж. А. Черняк, А. А. Якимович та інші.Загальновідомо, що в умовах вищих навчальних закладів та середніх шкіл дуже гостро стоїть питання про роботу на комп’ютерах тільки з ліцензійними програмами, що на даному етапі не завжди можливо. В той же час комп’ютери в навчальних закладах та в домашніх умовах налагоджені, в основному, на операційну систему Windows з пакетом програм Microsoft Office. Табличний процесор Excel входить до цього пакету програм, має великі обчислювальні можливості, зручний та простий в користуванні, має російський інтерфейс, тому раціонально математичні методи в хімії здійснювати в Excel. Ряд авторів присвятили свої роботи математичному моделюванні в Excel [1; 3; 6]. Про популярність цієї програми говорить і той факт, що табличний процесор Excel активно розглядається та використовується в соціальних мережах.Метою даної роботи є подання прикладів хімічних систем та процесів, які описуються за допомогою системи лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР), і алгоритмів розв’язування СЛАР в Excel.Більшість фізичних, фізико-хімічних, хімічних та технологічних процесів описуються СЛАР. Наведено приклади хімічних систем та хімічних процесів, математичними моделями яких є СЛАР.Неорганічна хімія. Розчини та їх приготування з вихідного розчину та кристалічної речовини. Розрахунок маси вихідних компонентів для приготування розчину певної маси та певної концентрації речовини. При цьому складають систему рівнянь, перше з яких є рівнянням балансу за масою розчину, який треба приготувати, друге є рівнянням матеріального балансу за речовиною в кінцевому розчині.Фізична хімія. Тиск багатокомпонентної хімічної системи. Розрахунок тиску пари чистих компонентів, якщо відомо сумарний тиск суміші цих компонентів в однофазній системі за певної сталої температури та склад суміші. В даному випадку складають систему рівнянь, в кожному з яких підводиться баланс за тиском суміші. Кількість рівнянь повинна бути неменше кількості компонентів у суміші.Аналітична хімія. Спектрофотометричний аналіз багатокомпонентної суміші. Розрахунок кількісного складу багатокомпонентної суміші за результатами вимірювання оптичної густини суміші при різних довжинах хвиль. При цьому складають систему рівнянь, в кожному з яких підводиться баланс за оптичною густиною суміші при певній довжині хвилі. Система рівнянь має розв’язок, якщо кількість довжин хвиль, при яких проводили вимірювання оптичної густини суміші, неменше кількості компонентів цієї суміші.Регресійний аналіз результатів хімічного експерименту. За методом найменших квадратів знаходять рівняння регресії (математична модель експерименту), яке оптимально відповідає залежності функції, яку вивчають, від аргументів в експерименті (наприклад, розчинності речовин від температури).Хімічна технологія. Суміші та їх приготування для проведення певного технологічного процесу з компонентів, в тому числі, відходів виробництва. Розрахунок маси вихідних компонентів для приготування суміші певної маси та певного складу. Для цього складають систему рівнянь, перше з яких є рівнянням балансу за масою суміші, яку треба приготувати, інші є рівняннями матеріального балансу за окремими речовинами в кінцевій суміші.Наступний етап в роботі хіміка – це розв’язання СЛАР, яке іноді є складним та довготривалим процесом. Застосування Excel значно спрощує та прискорює цей процес і дозволяє хіміку більше уваги приділити хімічній суті даного процесу. Тому розглянемо методи розв’язування СЛАР із застосуванням Excel.Існує багато способів розв’язання СЛАР, які поділяють на дві групи:1) точні методи, за допомогою яких знаходимо за певним алгоритмом точні значення коренів системи. До них відносяться метод Крамера, метод Жордана-Гауcса, метод Гаусcа, метод оберненої матриці та інші;2) ітераційні методи, за допомогою яких знаходимо корені системи з заданою заздалегідь точністю шляхом збіжних нескінченних процесів. Це такі методи, як метод простої ітерації, метод Гауcса-Зейделя, метод верхньої та нижньої релаксації та інші.Легко реалізуються в Excel такі методи розв’язування СЛАР, як метод Крамера та матричний метод (або метод оберненої матриці).Розв’язання СЛАР точними методамиМетод КрамераНехай задана система n лінійних рівнянь з n невідомими, (1)тоді їй відповідає матриця:(2)Якщо детермінант det A = Δ ≠ 0, ця система має єдиний розв’язок.Замінимо у визначнику основної матриці Δ i-ий стовпець стовпцем вільних членів, тоді одержимо n інших визначників для знаходження n невідомих Δ1, Δ2, …, Δ n. За формулами Крамера знаходимо невідомі:;; …; . (3)Таким чином, з формули (3) видно, що якщо визначник системи не дорівнює нулю (Δ ≠ 0), то система має лише один розв’язок.Цей метод можна реалізувати в Excel за допомогою математичної функції майстра функцій МОПРЕД (масив матриці), яка знаходить визначник матриці.Метод оберненої матриці1. Записуємо систему в матричній формі:Ах = b,де А – матриця коефіцієнтів; х – вектор невідомих; b – вектор вільних членів.2. Обидві частини матричного рівняння множаться на матрицю, обернену до А:А-1Ах = А-1b. (4)За визначенням, добуток матриці на обернену до неї дає одиничну матрицю, а добуток одиничної матриці на будь-який вектор дорівнює цьому ж вектору, тому рівняння (4) перетворюється до наступного вигляду:х = А-1b.Це і є розв’язок системи рівнянь.Для здійснення цього методу в Excel застосовують математичну функцію МОПРЕД (масив вихідної матриці А), МОБР (масив вихідної матриці А), за допомогою якої знаходять обернену матрицю А-1, та функцію МУМНОЖ (масив матриці А-1; масив вектора b), яка знаходить добуток матриць. Функції подані з указанням їх синтаксису в Excel. Функції «МУМНОЖ» та «МОБР» – функції масивів, які в якості результату повертають масив значень.Розв’язання СЛАР ітераційними методамиМетод простої ітерації1. Нехай маємо систему n лінійних алгебраїчних рівнянь з n невідомими (1), основна матриця А (2) якої має детермінант det A = Δ ≠ 0. Таким чином, система має єдиний розв’язок.2. Перевіримо задану систему на виконання для всіх рівнянь наступної умови, достатньої на цьому етапі для збіжності наступного процесу ітерацій:, і = 1, 2, …, n. (5)Якщо система n лінійних алгебраїчних рівнянь не задовольняє цій умові, то перетворюємо її на еквівалентну систему елементарними перетвореннями так, щоб виконувалась умова (5) для всіх діагональних коефіцієнтів. Вважаємо, що представлена система рівнянь (1) відповідає умові (5).3.Розв’яжемо перше рівняння відносно х1, друге – відносно х2 і так далі. В результаті одержимо таку систему в ітераційній формі:, (6)де ; при i ≠ j та ai,j = 0 при i = j.Тоді одержимо систему в матричному вигляді:х = β + αх, (7)де; ; .4. Розв’яжемо систему методом послідовних наближень (ітерацій). За нульовий розв’язок приймемо або розв’язок якимось прямим методом, або стовпець вільних членів, тобто, х(0) = β, або будь-які довільні числа.5. Підставимо одержані значення х(0) у праві частини рівнянь системи в ітераційній формі (6) і одержимо перше наближення х(1) = β + αх(0). потім друге наближення х(2) = β + αх(1) і так далі. В загальному вигляді маємо, що (k)-е наближення розраховуємо за формулою х(k) = β + αх(k-1).Якщо послідовність наближень х(1), х(2), …, х(k), … має границю, тобто, i = 1,2 … , n ,то ця границя буде розв’язком системи (7) xj*= (x1*, xj*,… , xn* ).Умова закінчення ітераційного процесу для отримання розв’язку наступна:, i = 1,2,…, n, (8)де ε > 0, не більше граничної похибки наближеного розв’язку.Метод Гауcса-ЗейделяЯкщо в методі простої ітерації при обчисленні k-го наближення х(k)=(х1(k), х2(k), х3(k)) використовуємо тільки результати (k-1)-го наближення, то в ітераційному методі Гауcса-Зейделя для обчислення хі(k) використовують вже знайдені значення х1 (k), … , хі-1(k). Умови збіжності методу Гауcса-Зейделя ті ж самі, що і для методу простої ітерації, але ітераційний процес в цьому випадку відбувається швидше, хоч обчислення більш громіздкі.Для здійснення цього методу в Excel треба привести СЛАР до ітераційної форми, налагодити обчислювальний ітераційний процес за допомогою меню «сервіс», ініціалізувати ітераційний процес уведенням початкових наближень та застосуванням логічної функції ЕСЛИ(лог_выражение; знач_если_истина; знач_если_ложь), при введенні рівнянь використати посилання. Ітераційний процес продовжують до тих пір, поки не досягають задовільної збіжності до розв’язку.Цей метод більш складний для реалізації в Excel, тому покажемо алгоритм на прикладі.Приклад. Нехай треба розв’язати таку систему рівнянь: Перетворимо систему лінійних рівнянь до ітераційної форми Відкриваємо робочий аркуш Excel і налагоджуємо обчислювальний ітераційний процес:- обираємо команду Сервис → Параметры;- відкриваємо вкладку Вычисления;- вмикаємо режим Вручную;- ставимо відмітку на перемикач Итерации;- уводимо в поле Предельное число итераций значення 1;- відмикаємо режим Пересчёт перед сохранением;- тиснемо на кнопку ОК.До комірки А1 вводимо «Розвязок систем рівнянь. Метод Гаусса-Зейделя».До комірки А3 вводимо «Поч. флаг».До комірки В3 вводимо початковий флаг ініціалізації (спочатку ИСТИНА, потім ЛОЖЬ), який би переводив обчислювальний процес в певний початковий стан.При введенні значення ИСТИНА функція ЕСЛИ (лог_выражение; знач_если_истина; знач_если_ложь) повертає початкові наближення в стовпець розв’язку (0;0;0), тобто, в якості аргументу функції (ЕСЛИ) знач_если_истина використовуємо початкові наближення 0;0;0.При введенні значення ЛОЖЬ функція ЕСЛИ (лог_выражение; знач_если_истина; знач_если_ложь) повертає наступні наближення в стовпець розв’язку, тобто, в якості аргументу функції (ЕСЛИ) знач_если_ложь використовуємо стовпець приведених рівнянь.До комірки А6 вводимо «Початкові значення».До комірок А7:А9 вводимо стовпець початкових наближень, нехай це будуть нулі (0;0;0).Вводимо стовпець рівнянь в ітераційній формі:До комірки В6 вводимо «Рівняння».До комірки В7 вводимо =(С8+2*С9)/8.До комірки В8 вводимо =(10-5*С7+С9)/7.До комірки В9 вводимо =(2+2*С7+С8)/4.В комірку С6 вводимо «Розв’язки».В комірку С7 вводимо формулу: =ЕСЛИ($B$3; A7; B7) і копіюємо її в комірки С8 та С9.Для проведення розрахунків встановлюємо флаг ініціалізації рівним ИСТИНА і натискаємо клавішу F9. Після ініціалізації листа змінюємо значення флага ініціалізації на ЛОЖЬ і натискаємо клавішу F9. Перехід до наступної ітерації здійснюємо за допомогою клавіші F9. Ітераційний процес продовжуємо доти, поки не буде виконуватись умова (8).ВисновкиБільшість фізичних, фізико-хімічних, хімічних та технологічних процесів описується системами лінійних рівнянь.Наведені приклади хімічних систем та процесів, які описуються за допомогою системи лінійних алгебраїчних рівнянь.Застосування Excel значно спрощує та прискорює розв’язок систем лінійних рівнянь.Описані алгоритми розв’язання систем лінійних рівнянь в Excel точними методами (метод Крамера та метод оберненої матриці) та ітераційним методом Гауcса-Зейделя.Представлені приклади систем з різних областей хімії та алгоритми розв’язання систем лінійних рівнянь в Excel можуть бути корисними для викладачів вищих навчальних закладів та вчителів шкіл з поглибленим вивченням хімії.ℼ佄呃偙⁅呈䱍倠䉕䥌⁃ⴢ⼯㍗⽃䐯䑔䠠䵔⁌⸴‰牔湡楳楴湯污⼯久㸢㰊呈䱍ਾ䠼䅅㹄ऊ䴼呅⁁呈偔䔭啑噉∽佃呎久ⵔ奔䕐•佃呎久㵔琢硥⽴瑨汭※档牡敳㵴瑵ⵦ∸ਾ㰉䥔䱔㹅⼼䥔䱔㹅ऊ䴼呅⁁䅎䕍∽䕇䕎䅒佔≒䌠乏䕔呎∽楌牢佥晦捩⁥⸴⸱⸳′䰨湩硵∩ਾ㰉䕍䅔丠䵁㵅䌢䕒呁䑅•佃呎久㵔〢〻㸢ऊ䴼呅⁁䅎䕍∽䡃乁䕇≄䌠乏䕔呎∽㬰∰ਾ㰉呓䱙⁅奔䕐∽整瑸振獳㸢ऊℼⴭऊ䀉慰敧笠洠牡楧㩮㈠浣素ऊ倉笠洠牡楧⵮潢瑴浯›⸰ㄲ浣※楤敲瑣潩㩮氠牴※潣潬㩲⌠〰〰〰※整瑸愭楬湧›番瑳晩㭹眠摩睯㩳〠※牯桰湡㩳〠素ऊ倉眮獥整湲笠猠ⵯ慬杮慵敧›歵唭⁁੽उ⹐瑣⁻潳氭湡畧条㩥愠⵲䅓素ऊ䄉氺湩⁻潣潬㩲⌠〰〰晦素ऊⴭਾ㰉匯奔䕌ਾ⼼䕈䑁ਾ䈼䑏⁙䅌䝎∽畲刭≕吠塅㵔⌢〰〰〰•䥌䭎∽〣〰昰≦䐠剉∽呌≒ਾ值䰠乁㵇產⵫䅕•䱃十㵓眢獥整湲•呓䱙㵅琢硥⵴湩敤瑮›⸰挷㭭洠牡楧⵮潢瑴浯›挰≭ਾ黐듐뷐雑铑軑퀠₷뻐臑뻐뇐믐룐닐뻐臑苑뗐말턠톅킖톼톖ₗꗐꗐ蛐턠톁킂킾톻톖톂톂એ铑턠톗ₗ雑뷐蓑뻐胑볐냐苑룐럐냐蛑雑近턠킂₰볐냐苑뗐볐냐苑룐럐냐蛑雑近ਬ뿐胑룐턠톆킌킾톼₃藑雑볐雑近퀠킲톸킅킾킴톸톂₌뷐냐퀠킽킾킲킸₹胑雑닐뗐뷐賑턊킀킾킷킲톸킂톺₃럐퀠킽킾킲킸킼₸듐믐近퀠킽통ₗ볐뻐뛐믐룐닐뻐臑苑近볐룐ਮ釐냐돐냐苑뻐퀠킰톲킂톾톀킖₲뿐胑룐듐雑믐近軑苑賑턠킃킲킰톳₃볐雑臑蛑軑퀊킼톰킂킵킼톰킂킸킺₸苑냐턠킖톽킄톾킀킼톰킂킸킺₸닐턠톁톃킇톰킁톽킖હ藑雑볐雑韑›鷐☮扮灳퀻⺔渦獢㭰鋐룐裑뷐룐닐뗐蛑賑뫐냐ਬ鋐☮扮灳퀻⺡渦獢㭰鋐룐裑뷐룐닐뗐蛑賑뫐냐‬ꋐ☮扮灳퀻⺜渦獢㭰铐뗐胑뫐냐蟑ਬꇐ☮扮灳퀻⺐渦獢㭰鷐뗐듐雑믐賑뫐뻐‬鳐☮扮灳퀻⺄渦獢㭰ꇐ뻐믐뻐닐말뻐닐ਬ鳐☮扮灳퀻⺜渦獢㭰ꇐ뻐믐뻐닐말뻐닐‬郐☮扮灳퀻⺐渦獢㭰Ꟑ뗐胑뷐近뫐ਬ雐☮扮灳퀻⺐渦獢㭰Ꟑ뗐胑뷐近뫐‬郐☮扮灳퀻⺐渦獢㭰꿐뫐룐볐뻐닐룐蟑턠킂ર雑뷐裑雑㰮倯ਾ值䰠乁㵇產⵫䅕•䱃十㵓眢獥整湲•呓䱙㵅琢硥⵴湩敤瑮›⸰挷㭭洠牡楧⵮潢瑴浯›挰≭ਾ韐냐돐냐믐賑뷐뻐닐雑듐뻐볐뻐‬觑뻐퀠₲菑볐뻐닐냐藑퀠킲톸킉톸અ뷐냐닐蟑냐믐賑뷐룐藑퀠킷킰킺킻킰톴킖₲苑냐턠킁통킀킵킴톽톖₅裑뫐雑믐퀊톴킃킶₵돐뻐臑苑胑뻐턠톁킂톾톗톂₌뿐룐苑냐뷐뷐近퀠톿킀₾胑뻐뇐뻐苑菑퀊킽₰뫐뻐볐뿐胢톙톎킂통킀톰₅苑雑믐賑뫐룐퀠₷믐雑蛑뗐뷐럐雑말뷐룐볐룐퀊톿킀킾톳킀킰킼킰킼Ⲹ턠킉₾뷐냐퀠킴킰킽킾톼₃뗐苑냐뿐雑퀠킽₵럐냐닐뛐듐룐퀊킼킾킶킻킸킲⺾퀠ₒ苑뻐말퀠킶₵蟑냐臑퀠킺킾킼馀軑苑뗐胑룐퀠લ뷐냐닐蟑냐믐賑뷐룐藑퀠킷킰킺킻킰킴톰₅苑냐퀠₲듐뻐볐냐裑뷐雑藑턠킃킼킾킲톰અ뷐냐믐냐돐뻐듐뛐뗐뷐雑‬닐퀠톾킁킽킾킲킽킾톼ⲃ퀠킽₰뻐뿐뗐胑냐蛑雑말뷐菑턊킁톸톁킂킵톼₃楗摮睯⁳럐퀠킿킰킺통킂킾₼뿐胑뻐돐胑냐볐䴠捩潲潳瑦伊晦捩⹥퀠킢킰킱킻톸킇킽킸₹뿐胑뻐蛑뗐臑뻐胑䔠捸汥퀠톲킅킾킴톸톂₌듐뻐턊톆킌킾킳₾뿐냐뫐뗐苑菑퀠톿킀킾톳킀킰Ⲽ퀠킼톰ₔ닐뗐믐룐뫐雑퀊킾톱킇톸킁톻킎킲킰톻킌톽ₖ볐뻐뛐믐룐닐뻐臑苑雑‬럐胑菑蟑뷐룐말턠킂ર뿐胑뻐臑苑룐말퀠₲뫐뻐胑룐臑苑菑닐냐뷐뷐雑‬볐냐铑턠킀톾톁킖톹톁킌킺킸હ雑뷐苑뗐胑蓑뗐말臑‬苑뻐볐菑턠킀톰톆킖킾킽킰톻킌킽₾볐냐苑뗐볐냐苑룐蟑뷐雑퀊킼통킂킾킴₸닐턠톅킖톼톖ₗ럐듐雑말臑뷐軑닐냐苑룐퀠₲硅散⹬퀠토킏઴냐닐苑뻐胑雑닐퀠톿킀톸킁톲톏킂킸킻₸臑닐뻐韑턠킀킾킱톾킂સ볐냐苑뗐볐냐苑룐蟑뷐뻐볐菑퀠킼킾킴킵톻킎킲킰킽톽ₖ닐䔠捸汥嬠㬱㌠※崶ਮ鿐胑뻐퀠킿킾톿킃톻톏킀톽톖톁톂₌蛑雑铑韑퀠톿킀킾톳킀킰킼₸돐뻐닐뻐胑룐苑賑턊ₖ苑뻐말턠킄킰톺Ⲃ턠킉₾苑냐뇐믐룐蟑뷐룐말퀠톿킀톾킆통킁톾₀硅散੬냐뫐苑룐닐뷐뻐턠킀킾킷킳톻킏킴톰톔톂톌톁₏苑냐퀠킲킸킺톾킀톸톁킂킾톲톃톔톂톌톁એ닐턠킁톾톆킖킰톻킌킽톸₅볐뗐胑뗐뛐냐藑㰮倯ਾ值䰠乁㵇產⵫䅕•䱃十㵓眢獥整湲•呓䱙㵅琢硥⵴湩敤瑮›⸰挷㭭洠牡楧⵮潢瑴浯›挰≭ਾ䈼퀾킜통킂톾㲎䈯‾듐냐뷐뻐韑턠킀킾킱톾킂₸铑퀠킿킾킴킰킽톽₏뿐胑룐뫐믐냐듐雑닐턊톅킖톼톖킇킽톸₅臑룐臑苑뗐볐턠킂₰뿐胑뻐蛑뗐臑雑닐‬近뫐雑퀊킾킿톸톁톃톎톂톌톁₏럐냐퀠킴킾킿킾킼킾킳톾₎臑룐臑苑뗐볐룐퀠톻킖톽킖킹킽톸અ냐믐돐뗐뇐胑냐韑蟑뷐룐藑턠톀킖킲톽킏톽₌퀨킡킛킐⦠‬雑퀠킰킻킳톾킀톸킂톼킖લ胑뻐럐닐胢톙킏톷킃킲킰킽톽₏ꇐ鯐郐ꃐ퀠₲硅散⹬⼼㹐㰊⁐䅌䝎∽歵唭≁䌠䅌卓∽敷瑳牥≮匠奔䕌∽整瑸椭摮湥㩴〠㜮浣※慭杲湩戭瑯潴㩭〠浣㸢퀊톑킖톻톌톈톖톁톂₌蓑雑럐룐蟑뷐룐藑‬蓑雑럐룐뫐뻐턭톅킖톼톖킇킽톸ⲅ턊톅킖톼톖킇킽톸₅苑냐턠킂통킅킽킾킻킾톳톖킇킽톸₅뿐胑뻐蛑뗐臑雑닐퀊킾킿톸톁톃톎톂톌톁₏ꇐ鯐郐ꃐ‮鷐냐닐뗐듐뗐뷐뻐퀠톿킀킸킺킻킰킴સ藑雑볐雑蟑뷐룐藑턠킁톸톁킂킵₼苑냐턠톅킖톼톖킇킽톸₅뿐胑뻐蛑뗐臑雑닐ਬ볐냐苑뗐볐냐苑룐蟑뷐룐볐룐퀠킼킾킴킵톻킏킼₸近뫐룐藑턠ₔꇐ鯐郐ꃐ㰮倯ਾ值䰠乁㵇產⵫䅕•䱃十㵓眢獥整湲•呓䱙㵅琢硥⵴湩敤瑮›⸰挷㭭洠牡楧⵮潢瑴浯›挰≭ਾ唼퀾킝킵톾킀킳킰톽톖킇킽₰藑雑볐雑近㰮唯㰾㹉퀠킠킾톷킇킸킽₸苑냐턠톗અ뿐胑룐돐뻐苑菑닐냐뷐뷐近퀠₷닐룐藑雑듐뷐뻐돐뻐턠킀킾톷킇킸톽₃苑냐퀊톺킀톸톁킂킰톻톖

Мета. Стаття презентує пошук концептуальних динамічних чинників, які визначають і спричиняють конфігурацію психологічної готовності до сприйняття змін серед нового покоління українських поліцейських. У статті представлено результати продовження дослідження психологічної готовності до змін серед майбутніх українських правоохоронців. Методи. На цьому етапі дослідження було проведено регресійний аналіз показників за 8 методиками дослідження. Метод побудови моделі множинної лінійної регресії – метод найменших квадратів. Результати. Основні результати дослідження – це здійснення покрокового регресійного аналізу 13 психологічних показників, які можуть визначати таку психологічну властивість як готовність до змін. Аналіз підтвердив концептуальну гіпотезу про наявність ієрархічно зумовлених ступенів причинно-наслідкового зв’язку між готовністю до змін та різними сторонами професійної мотивації, відкритості до нового досвіду, мотивації до успіху, соціальної адаптивності. Коефіцієнт детермінації (R2) отриманої оптимальної регресійної моделі становить 65,54%. Це означає, що саме на такий відсоток готовність до змін визначається психологічними показниками, обраними для дослідження. Було проаналізовано коефіцієнти регресії та підраховано коефіцієнти еластичності отриманої моделі. Домінантними чинниками у формуванні готовності до сприйняття змін серед майбутніх поліцейських визначено такі показники як: зовнішня позитивна мотивація, внутрішня мотивація та відкритість до нового досвіду. Найменш значущі чинники, котрі зумовлюють готовність до змін у цьому соціальному середовищі – це толерантність до двозначності, рівень психологічного благополуччя та мислення зростання. Висновки. Загалом майбутніх правоохоронців можна вважати цілком сприятливим соціальним середовищем для вивчення феномену готовності до змін. Мотиваційний комплекс та спрямованість на набуття нового досвіду визнані ключовими психологічними чинниками формування готовності до змін для цієї професійної групи.