Добірка наукової літератури з теми "Дисперсійна оцінка"

В статті висвітлюється сучасне розуміння сутності та значення категорії "національне багатство". Розглянуто еволюцію методологічних підходів оцінки національного багатства та визначення його складових. Проаналізовано динаміку національного багатства за допомогою Системи національних рахунків. Визначено тип національної економіки за останні п’ять років з врахуванням динаміки національного багатства та Валового внутрішнього продукту. Підтверджена та обґрунтована необхідність включення в склад національного багатства людського капіталу. Здійснена спроба розрахунку людського багатства за методикою Світового банку та статистичною базою Державної служби статистики України. Проведено дисперсійний аналіз складових національного багатства з метою оцінки чинників його зростання.

Мета дослідження – експериментально встановити оптимальні умови навантаження для побудови серії навчальних завдань спрямованих на засвоєння вправи «Удар ногою в сторону «йоко гері кекомі» на середньому рівні «чудан». 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. Перевірка однорідності дисперсій за допомогою критерію Кохрена показала, що у всіх чотирьох вибірках розбіжність між дисперсіями вважається випадковою для обраного рівня значимості 0,05. В усіх серіях виконується умова Gр<G0,05(7.4), досліди вважаються відтворюваними а оцінки дисперсій однорідними. Побудовані математичні моделі адекватно описують отримані дані (Fр<Fкр). Признається статистична значущість моделі та надійність рівняння регресії. Дисперсійний аналіз виявив процентний вплив предикторів (Х1, Х2) в серіях програми навчання удару ногою в сторону «йоко гері кекомі»: 1 серія – Х1 (63,8%), Х2 (24,0%, негативний); 2 серія – Х1 (69,0%); 3 серія – Х1 (62,6%), Х1Х2 (27,4%); 4 серія – Х1 (74,6%), Х2 (21,6%, негативний); 5 серія – Х1 (91,0%), Х1Х2 (6,4%); 6 серія – Х1 (84,8%), Х2 (10,3%). Висновки. Для раціональної організації процесу навчання удару ногою в сторону «йоко гері кекомі» на середньому рівні «чудан» хлопців 10 років за програмою алгоритмічних розпоряджень, рекомендуємо дотримуватись наступного режиму навантаження: 1 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 60 с; 2 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 60 – 120 с; 3 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с; 4 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 60 с; 5 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с; 6 серія – 4 підходи, інтервал відпочинку 120 с.

Вступ. Питання доцільності функціонування вантажних митних комплек- сів в Україні в цілому, а також в окремо взятому регіоні залежить від попиту на митні та логістичні послуги у суб’єктів зовнішньоекономічної діяльності. Мета. Метою статті є аналіз використання послуг вантажних митних комплексів під час виконання міжнародних перевезень автомобільним транспортом. Результа- ти. Проаналізовано поведінкові стратегії суб’єктів ринку транспортних послуг. За результатами досліджень встановлено, що для вітчизняного ринку характер- ним є стрімкий перехід від стратегій, орієнтованих на вартість послуг, до розу- міння потреб в якісному обслуговуванні з високим ступенем надійності. Залеж- но від потреб замовників проведена експертна оцінка відгуків стейкхолдерів про досвід співпраці з вантажними митними комплексами. В опитуванні приймали участь 676 фахівців, з них: вантажоодержувачі – 160 осіб, вантажовідправники – 320 осіб, митні брокери – 74 особи, перевізники – 67 осіб, експедитори – 55 осіб. Ана- ліз відгуків стейкхолдерів про досвід співпраці з вантажними митними комплекса- ми проводився за допомогою методів математичної статистики. Для дослідження використовувалися методи первинного аналізу даних і дисперсійний аналіз в програмі Statistica. Висновки. Встановлено, що підприємства, які мали досвід співпраці з ван- тажними митними комплексами, підтверджують досить високий ступінь задово- леності рівнем митно-логістичного обслуговування. Отримані в результаті аналізу дані дозволять розробляти рекомендації для митних органів України з об’єктами інфраструктури та стейкхолдерами митно-логістичних послуг.

Мета. Мета статті полягає в презентації результатів дослідження щодо оцінювання еколого-економічної ефективності реалізації меліоративних проєктів з урахуванням якості зрошувальної води (на прикладі конкретних проєктів у ґрунтово-кліматичних умовах Харківської та Донецької областей). Методологія / методика / підхід. Методологія проведеного дослідження ґрунтується на використанні міждисциплінарного підходу. У процесі дослідження використано такі методи: монографічний (для узагальнення методологічного та практичного досвіду застосування зрошувальних проєктів); лабораторно-аналітичний (для визначення показників якості зрошувальної води); конструктивно-розрахунковий (під час обчислення показників економічної ефективності приросту врожайності в умовах зрошення); метод Монте-Карло (для імітаційного моделювання врожайності сільськогосподарських культур без зрошення та в умовах зрошення); статистичний (дисперсійний аналіз) (для оцінювання достовірності отриманих результатів); узагальнення (для підведення проміжних і загальних підсумків еколого-економічного аналізу експериментальних і модельних даних). Результати. У результаті лабораторного аналізу здійснено оцінку якості води, яка може бути використана для зрошення. Обґрунтовано переваги проєкту організації виробництва аграрної продукції в умовах краплинного зрошення, оцінено інвестиційну привабливість цього проєкту. Доведено, що застосування краплинного зрошення сприяє зростанню не лише економічного ефекту, а й адаптації до зміни клімату. Здійснено оцінку економічної ефективності застосування зрошення в землеробстві, зокрема обмежено придатною водою, під час вирощування різних сільськогосподарських культур. З огляду на економічну оцінку, вирощування більшості сільськогосподарських культур в умовах зрошення обмежено придатною водою виявилося малоефективним. Оригінальність / наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в тому, що дістали дальшого розвитку положення щодо еколого-економічної ефективності застосування меліоративних проєктів з урахуванням якості зрошувальної води. Це одна з перших публікацій, що присвячена економічному управлінню зрошувальними проєктами в аграрному виробництві України в контексті змін клімату. Практична цінність / значущість. Результати дослідження дозволяють зробити висновки щодо ефективності впровадження проєктів краплинного зрошення, ураховуючи можливі економічні ризики та очікувані вигоди. Результати імітаційного моделювання врожайності сільськогосподарських культур в умовах зрошення можуть бути використані аграрними підприємствами для управління проєктними ризиками.

Індивідуальні особливості діяльності нервової системи обумовлюють різний рівень обміну речо-вин в організмі, стійкість до впливу стресових факторів та швидкість пристосування до мінливих умов навколишнього середовища. Мета статті – з’ясувати вплив кортико-вегетативних механізмів регуляції на показники обміну вуглеводів у крові холостих свиноматок. Типи вищої нервової діяльнос-ті в холостих свиноматок великої білої породи 3-річного віку визначали за допомогою методики умо-вних харчових рефлексів, тонус автономної нервової системи досліджували тригеміновагальним те-стом. У плазмі крові свиноматок визначали вміст лактату та пірувату, для оцінки взаємозв’язку та впливу кортико-вегетативних механізмів регуляції проводили кореляційний та дисперсійний аналізи отриманих даних. Результати досліджень показали, що існує взаємозв’язок між показниками умов-но-рефлекторної діяльності, типом автономної регуляції серцевого ритму у свиноматок та вмістом лактату у плазмі крові. Виявлені вірогідні відмінності за вмістом лактату у плазмі крові між сви-номатками з різними типами автономної регуляції серцевого ритму. За даними дисперсійного аналі-зу, ваготонія чинить вірогідний вплив на вміст лактату у плазмі крові – η2х=0,34 (р<0,05). Окрім то-го, встановлено тісні взаємозв’язки між вмістом лактату у плазмі крові і ваготонією (r=0,91; p<0,01) та симпатикотонією (r=-0,64; p<0,01). Залежно від типологічних особливостей вищої нер-вової діяльності встановлено, що у свиноматок сильного врівноваженого рухливого типу вміст лак-тату у плазмі крові нижчий (на 15,06–15,96 %; р<0,05) порівняно зі свиноматками сильного врівно-важеного інертного та слабкого типів. З’ясовано, що рухливість процесів збудження і гальмування в корі великого мозку взаємопов’язана із вмістом лактату у плазмі крові (r=-0,46; р<0,05) та чинить на нього вірогідний вплив (η2х=0,36; р<0,01). Натомість, кортико-вегетативні механізми регуляції не мають вірогідного впливу на вміст пірувату у плазмі крові та співвідношення лактат/піруват. От-же, отримано нові наукові дані щодо впливу кортико-вегетативних механізмів регуляції на окремі показники обміну вуглеводів у крові холостих свиноматок великої білої породи.

Вступ. На сьогодні відомо, що цукровий діабет викликає серйозні патологічні зміни мікроциркуляторного русла в багатьох органах і тканинах та водночас пов’язаний з підвищеним ризиком розвитку коронарних і периферичних макросудинних патологій. Окисний стрес, що виникає в тканинах організму за умов хронічної гіперглікемії, та послаблення антиоксидантної активності є пусковим механізмом розвитку діабетичних ускладнень. Фізіологічна активність міокарда залежить від регуляції ЦНС. Мета дослідження – вивчити зміни вмісту нейрональної молекули клітинної адгезії і показників окисного стресу в серці щурів за умов гіперглікемії та впливу мелатоніну. Методи дослідження. Дослідження проводили на статевозрілих щурах-самцях лінії Вістар. Тварин поділили на 3 групи (n=7): 1-ша – контрольна; 2-га – щури з індукованим цукровим діабетом 2 типу; 3-тя – тварини, які отримали мелатонін після індукції цукрового діабету 2 типу. Рівень загального протеїну визначали за методом Бредфорда, вміст малонового діальдегіду – фотометрично за реакцією з тіо­барбітуровою кислотою, активність супероксиддисмутази – за реакцією окиснення кверцетину, вміст нейрональної молекули клітинної адгезії – згідно з імуноферментним аналізом. Статистичну оцінку даних виконано за однофакторним дисперсійним аналізом ANOVA. Результати й обговорення. Встановлено зміни вмісту нейрональної молекули клітинної адгезії та показників окисного стресу в серці щурів за умов гіперглікемії. Вміст мембранної форми цієї молекули в серці тварин з індукованим цукровим діабетом 2 типу мав вірогідну тенденцію до збільшення. Відзначено достовірне підвищення вмісту малонового діальдегіду, а також значне зниження активності супероксиддисмутази і каталази в серці щурів діабетичної групи, що є характерною ознакою окисного стресу. Застосування мелатоніну після індукції цукрового діабету 2 типу призводило до зменшення вмісту нейрональної молекули клітинної адгезії в серці піддослідних тварин порівняно з групою щурів з індукованим цукровим діабетом 2 типу. Висновки. Окисний стрес спричиняє метаболічні порушення в тканинах міокарда, що призводить до появи і розвитку діабетичних ускладнень. Нейрональна молекула клітинної адгезії може відігравати роль компенсаторного кардіопротекторного фактора, що активується за умов метаболічного стресу. Встановлено позитивний ефект мелатоніну в рамках захисту метаболізму мембранних адгезивних протеїнів у серці щурів при гіперглікемії.

Досліджено вплив генотипових та паратипових факторів на спермопродуктивність голштинських бугаїв чорно- і червоно-рябої масті ТОВ «Українська генетична компанія» Житомирської області. Плідники були завезені з Німеччини та Нідерландів і перебували в однакових умовах годівлі, утримання та використання. Якісні та кількісні показники спермопродукції визначали з використанням аналізатора сімʼя IVOS (система CASA). Оцінку нативної сперми проводили за ДСТУ 3535-97. Силу факторів впливу на показники спермопродуктивності бугаїв визначали однофакторним дисперсійним аналізом. Піддослідні бугаї в умовах ТОВ «Українська генетична компанія» загалом характеризуються високим відтворювальним потенціалом. Упродовж року від них отримано в середньому 106,4 якісних еякуляти, 542,0 мл якісної нативної сперми та 28361 шт. спермодоз. Річні показники спермопродуктивності виявилися досить варіабельними (Cv=9,2-60,8 %), що засвідчує значні індивідуальні особливості плідників. Кількість отриманих якісних еякулятів коливається в межах 32-173 шт., нативної сперми – 201-1016 мл, отриманих спермодоз – 5755-61920 шт. Об’єму еякуляту становить 3,77-7,30 мл, концентрація сперміїв в еякуляті – 1,51-3,52 млрд/мл, їх рухливість – 7,2-8,3 бала. Результати досліджень свідчать про вагомий вплив генетичних факторів на формування спермопродуктивності голштинських плідників. Від генотипу бугая та його адаптаційних можливостей більш ніж на 40 % залежить кількість та якість отриманих еякулятів і вихід спермодоз. Лінійна належність плідника значною мірою впливає на об’єм еякуляту (19,3 %) та концентрацію сперми (30,6 %). Кожна лінія вірогідно відрізняється за більшістю досліджених показників спермопродуктивності та має свої особливості. Частки впливу масті та еколого-генетичного походження бугая на кількісні і якісні показники сперми мінімальні (0,2-2,5 %). Виявлена сезонна динаміка спермопродуктивності голштинських бугаїв. Пік статевої активності припадає на весняний сезон – 31,6 шт. якісних еякулятів (Р˂0,05) та 158,0 мл нативної сперми (Р>0,05) від одного бугая. Найбільший вихід спермодоз спостерігається у зимово-весняний період – 7851-8069 шт., найменший у літньо-осінній – 6149-6293 шт. Більші за об’ємом еякуляти зафіксовано влітку та восени – 5,23-5,28 мл, менші взимку та навесні – 4,90-5,00 (Р˂0,001). Рухливість сперміїв в еякулятах вища у холодну пору року (осінь-зима) – 7,9-8,0 бала, нижча у теплу (весна-літо) – 7,4-7,7 бала (Р˂0,001). Сила впливу сезону року на відтворну функцію бугаїв складає 0,8-9,3%.

Математична статистика – розділ математики, в якому на основі дослідних даних вивчаються ймовірнісні закономірності масових явищ. Обробки даних, що здійснюється методами математичної статистики, потребують всі галузі досліджень: медицина, біологія, соціологія, математика, фізика, педагогіка тощо. До найважливіших розділів математичної статистики відносять:статистичні ряди розподілу;оцінка параметрів розподілу;закони розподілу вибіркових характеристик;перевірка статистичних гіпотез;дисперсійний, кореляційно-регресійний, коваріаційний аналіз;факторний та кластерний аналіз тощо.Тут розглядається лише один з перелічених розділів математичної статистики – оцінка параметрів розподілу, до яких відносяться такі параметри як математичне сподівання випадкової величини, її дисперсія, середньоквадратичне відхилення, асиметрія, ексцес та гістограма.Статистичні розрахунки без допомоги ЕОМ є складними й потребують використання багатьох таблиць функцій та квантилів стандартних розподілів. Це не сприяє тому, щоб відчути елемент новизни в матеріалі, який вивчається, змінити задовільно умови задач тощо. Використання ж спеціалізованих математичних пакетів під час навчання вимагає досить високого рівня підготовки з математичної статистики.Більшість з існуючих математичних пакетів надають можливість користувачам оперувати з випадковими величинами, в тому числі й пакети, що набули широкої популярності: Excel, Maple, Matlab.Статистика в цих пакетах має свою розвинену систему команд для обслуговування прикладних задач. Команди для статистичних робіт призначені тим категоріям користувачів, котрі потребують середовища, яке дозволяє легко переходити від однієї математичної спеціалізації до іншої, не витрачаючи зайвого часу на трансформацію даних й опанування різноманітних програмних засобів у вигляді набору команд для аналізу даних з обчисленням різноманітних середніх та квантилів, графічного зображення даних у вигляді гістограм та графіків, а також для обробки даних [1].Метою цієї статті є порівняння результатів статистичних обчисленьта побудови гістограми, що здійснено за допомогою згаданих пакетів.Проілюструємо це, здійснивши обробку вибірки, обсяг якої складає 80 значень (табл. 1), за допомогою пакетів Excel, Maple, Matlab. Результати обробки вибірки, наведеної в табл. 1, подано в табл. 2.Таблиця 1Вибірка 13,3913,4613,2613,5913,5413,4213,5313,513,5213,3613,5713,3113,4213,5313,3313,3613,3713,4513,5713,3713,3913,3413,3313,2613,3813,5513,4313,4413,3113,3213,5813,313,6213,3413,6413,5613,5313,2913,513,3413,3713,4413,6613,513,413,2813,4313,413,5113,2413,4413,3313,3313,5813,4313,413,2313,4813,4913,2613,313,3413,5313,2513,5413,513,4213,2813,4513,413,5513,4713,413,5413,4813,2813,3213,3613,3813,31 Таблиця 2Результати обробки вибірки ВручнуExcelMapleMatlabСереднє13,4213,4213.4213.42Дисперсія вибірки0,011362030,01136200,0113620,0114Стандартне відхилення0.106592800,10659280,1065930,1066Асиметричність0,1942020,20170280,1966600,1979Ексцес2,0440198–0,8841312,0698932,0961 Як випливає з результатів обчислень, всі пакети подають однакові результати для математичного сподівання (середнього), дисперсії та середньоквадратичного відхилення.Щодо коефіцієнтів асиметрії та ексцесу, то жоден результат не збігається.Аналіз результатів обчислень показав, що збіг між цими обчисленнями відсутній через різне визначення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу в наведених пакетах.Теоретично коефіцієнт асиметрії, який характеризує несиметричність графіка функції розподілу і визначається як , де m3 – центральний емпіричний момент третього порядку, що визначається як;n – обсяг вибірки;xi – елемент вибірки;– вибіркове середнє, яке визначається як;σ – підправлене середнє квадратичне або стандартне відхилення випадкової величини, яке визначається як.В пакеті Excel коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт асиметрії збігається з теоретичним.Теоретично коефіцієнт ексцесу, який характеризує сплющеність кривої розподілу та протяжність спадів, і визначається як , де m4 – центральний емпіричний момент четвертого порядку, який визначається як ; –3 враховує той факт, що коефіцієнт ексцесу для нормального закону розподілу випадкових величин дорівнює 3.Коефіцієнт ексцесу в пакеті Excel обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт ексцесу обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт ексцесу обчислюється як теоретичний без урахування поправки на нормальний закон розподілу .Для візуалізації відмінностей обчислення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу їх наведено на рис. 1. а бРис. 1. Відмінності обчислення коефіцієнтіва – коефіцієнт асиметрії; б – коефіцієнт ексцесу Результати побудови гістограми для цієї вибірки наведено на рис. 2.З цього рисунку видно, що гістограми, які побудовані вручну та за допомогою систем комп’ютерної математики Maple та Matlab, є однаковими, а побудована за допомогою пакету Excel, має багато відмінностей.Щоб з’ясувати причини такої розбіжності, проаналізуємо межі інтервалів на які поділено варіаційний ряд, що утворено з вибірки.Результати обчислення меж інтервалів, що виконано за допомогою пакету Excel, наведено в таблиці 3.Таблиця 3Межі інтервалів за пакетом Excel BinFrequency13,23113,28375813,33751213,391251413,4451413,49875713,55251513,606256More3 Результати обчислення меж інтервалів, що здійснено за допомогою інших пакетів, наведено в таблиці 4. а) б) в) г)Рис. 2. Гістограми: а – вручну; б – Excel; в – Maple; г –Matlab Таблиця 4Межі інтервалів за іншими обчисленнями BinFrequency13.23 .. 13.27778613.27778 .. 13.325561113.32556 .. 13.373331413.37333 .. 13.421111213.42111 .. 13.46889913.46889 .. 13.51667913.51667 .. 13.564441113.56444 .. 13.61222513.61222 .. 13.663 З порівняння даних з таблиць 3 та 4 випливає, що в пакеті Excel межі інтервалів обчислюються з похибками, а це призводить до неправильного визначення кількості елементів, які потрапляють в ці інтервали.Отже, для того, щоб правильно побудувати гістограму за допомогою пакету Excel, попередньо необхідно обчислити межі інтервалів.Таким чином, під час обчислення статистичних характеристик за допомогою комп’ютерних пакетів необхідно або здійснити попереднє порівняння результатів обчислень, що не завжди зручно, або з’ясувати за якими формулами відбуваються обчислення необхідних параметрів і вжити відповідних заходів для усунення можливих розбіжностей.

Дипломна робота магістра присвячена розробці інформаційної технології автоматизованого формування семантичної структури інформаційного навчального матеріалу та відповідної інформаційної системи для дослідження практичної ефективності розробленої технології.

Магістерська дисертація: 91 с., 29 рис., 24 табл., 2 додатки і 19 джерел. Об’єкт дослідження – виробничі лініі на виробництві, витрати які виникають у процесі виробництва. Предмет дослідження – моделі регресійного та дисперсійного аналізів та методи інтелектуального аналізу даних для кількісного та якісного оцінювання показників. Мета роботи – розробка моделей та методів моделювання розподілення фінансових витрат та їх порівняння із існуючими загальноприйнятими. Методи дослідження – моделі регресійного аналізу, дисперсійного аналізу, побудова байесовських мереж. У цій роботі наведені результати побудови моделей аналізу взаємозв'язків різних факторів виробництва. Проведено порівняльний аналіз отриманих моделей за допомогою різних критеріїв, а також зроблено висновки щодо їхньої точності. Виявлено, які саме причини є важливими, запропоновані фінансово ефективні дії для мінімізації витрат. Обрано найкращі моделі для побудови залежностей. Тому для подальших досліджень рекомендовано використовувати саме такі моделі. За матеріалами магістерської дисертації були написані тези та наукова стаття. Стаття опублікована в електронній збірці доповідей у видавництві Інтернаука. Прогнозні припущення щодо подальшого розвитку об’єкта дослідження – вдосконалення існуючих моделе, знаходження нових факторів виробництва та інше. А також покращення існуючої системи прийняття рішень на основі побудованих моделей.
Master's dissertation: 91 pp., 29 figures, 24 tables, 2 annexes and 19 sources. The object of research - production lines in production, costs incurred in the production process. The subject of the study is regression and dispersion analysis models and methods of data mining for quantitative and qualitative evaluation of indicators. The purpose of the work is the development of models and methods for modeling the distribution of financial costs and their comparison with existing generally accepted. Methods of research - models of regression analysis, dispersion analysis, construction of Bayesian networks. In this work the results of construction of models of analysis of interconnections of various factors of production are presented. A comparative analysis of the obtained models was carried out with the help of various criteria, as well as conclusions were made regarding their accuracy. It is found out which causes are important, offered financially effective actions for minimization of expenses. The best models for constructing dependencies are chosen. Therefore, it is recommended to use such models for further research. The thesis and the scientific article were written on the materials of the master's dissertation. The article was published in the electronic collection of reports at the International Science Academy publishing house. Foreseeable assumptions about the further development of the research object - improvement of the existing model, finding new factors of production, and so on. As well as improving the existing decision making system based on the built models.