Статті в журналах з теми "Метод лінійної регресії"

Оцінити можливості та доцільність застосу- вання методу Хольдріджа для визначення річної потен- ційної евапотранспірації для з’ясування вологодефі- циту та коригування режимів зрошення на прикладі Херсонської області шляхом порівняння результатів оцінки агрометеорологічного показника з еталонними розрахунками у програмі ФАО ET0 Calculator, що вико- ристовує алгоритм Пенмана – Монтейта (референсна евапотранспірація), а також запропонувати можливий варіант перерахунку потенційної евапотранспірації в референсну. Методи. Розрахунковий метод оцінки евапотранспірації в Херсонській області за річний період 1973–2019 років (методи Хольдріджа за біотемпературою та Пенмана – Монтейта); статистичний аналіз точності розрахунків; метод лінійної регресії для побудови трен- дів і лінійного прогнозу; регресійний аналіз для розро- блення модифікованої формули розрахунку евапотран- спірації за біотемпературою. Результати. Встановлено, що метод Хольдріджа в чистому вигляді дає похибку 37,03% під час оцінювання евапотранспірації порів- няно з методом Пенмана – Монтейта. Тренд і лінійний прогноз за обох методик оцінки евапотранспірації іден- тичний, відрізняється лише крутизною. Модифіковане рівняння Хольдріджа дозволяє зменшити похибку роз- рахунку референсної евапотранспірації до 11,41%, що дозволяє рекомендувати його для використання в аграр- ній науці та практиці. Висновки. Застосування методу Хольдріджа в чистому вигляді доцільне у кліматології, але має обмеження для сільськогосподарського вико- ристання. Модифіковане нами в результаті регресійного аналізу даних рівняння Хольдріджа можна рекоменду- вати для швидкої оцінки річної референсної евапотран- спірації в аграрному секторі.

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

Сьогодні існує багато методів відновлення пропущених параметрів у даних, але для кожної області застосування використовують різні методи заповнення пропусків. У роботі проаналізовано такі методи оброблення пропусків: видалення елементів з пропусками, метод зважування та заповнення пропущених параметрів. Описано механізми утворення пропущених параметрів, за яких ймовірність пропусків для кожного запису набору однакова, за яких ймовірність пропусків визначається на основі іншої наявної інформації без пропусків та за яких дані відсутні залежно від невідомих чинників. Проаналізовано методи заповнення пропущених параметрів у даних екологічного моніторингу, такі як: методи середнього значення, наївного прогнозу та регресійного моделювання. Описано такі методи відновлення пропусків на основі регресійного моделювання: багатошаровий персептрон; Adaptive Boosting; метод опорних векторів; Random Forest та метод лінійної регресії з використанням стохастичного градієнтного спуску. Виконано порівняння найпростіших методів заповнення пропусків та методів відновлення пропусків на основі регресійних моделей. Експериментально доведено, що попередньо розроблений метод заповнення пропусків на основі нейроподібної структури моделі послідовних геометричних перетворень є найефективнішим методом, оскільки показує найточніші результати.

Мета роботи. Провести QSAR аналіз антиоксидантної активності для ряду N3 заміщених похідних 3H-тіазоло[4,5-b]піридин-2-ону для встановлення об’єктивних характеристик кореляції “структура – антиоксидантна активність” та створення теоретичної платформи для спрямованого синтезу потенційних “лікоподібних” молекул серед похідних даного класу сполук. Оцінити статистичну якість та прогнозуючу здатність одержаних моделей.Матеріали і методи: обчислення молекулярних дескрипторів, алгоритм систематичного пошуку оптимального набору дескрипторів, метод множинної лінійної регресії, QSAR аналіз.Результати й обговорення. Проведено QSAR аналіз антиоксидантної активності 29 нових похідних 3H-тіазоло[4,5-b]піридин-2-ону. За результатами проведеного QSAR аналізу було визначено, що антиоксидантна активність досліджуваних сполук залежить головним чином від величин дескрипторів, які визначають двохвимірну (2D) та просторову (3D) структуру їх молекул. Було одержано ряд двох- і трьохпараметричних QSAR моделей. Інтерпретація цих моделей свідчить, що радикалпоглинаюча активність речовин залежить від наявності в їх молекулах певних функціональних груп та структурних фрагментів, зокрема присутність у молекулах речовин структурних фрагментів із сумою топологічних відстаней, рівною 2, термінальні атоми яких мають високі значення електронегативності, є небажаним. Вищому значенню антиоксидантної активності відповідає мінімальний перерозподіл зарядів між кожною парою атомів у молекулі, розташованими на топологічній відстані 6. Активність сполук також зростає, коли важкі атоми знаходяться у молекулярному просторі ближче до центру молекули, причому перевага надається парам важких атомів, топологічна відстань між якими дорівнює 6. Зростання активності речовин відбувається, якщо розсіювання потоку електронів групою атомів буде відбуватися переважно за рахунок атомів з високою електронегативністю. Також було доведено наявність лінійної залежності між активністю сполук та 3D молекулярним розподілом атомних мас, електронегативностей та здатностей до поляризації у сферичних об’ємах з радіусами 7,0-7,5 Å та 14,0-15,0 Å.Висновки. Висока статистична якість та прогнозуюча здатність одержаних двох- і трьохпараметричних QSAR моделей свідчать про можливість їх подальшого використання для віртуального скринінгу бібліотек похідних тіазоло[4,5-b]піридин-2-ону як потенційних антиоксидантних засобів. Публікація містить результати досліджень, проведених при грантовій підтримці Держаного фонду фундаментальних досліджень за конкурсним проектом № 31411.

В роботі запропоновано реалізації технологіями класичного машинного навчання та аналіз складової частини алгоритму сортування, а саме, знаходження максимального елементу масиву. Було реалізовано такі методи – лінійну регресію, дерева рішень, метод опорних векторів, метод -найближчих сусідів. Проведено порівняльний аналіз точності роботи за кожним алгоритмом.

Мета. Поліпшення безпосередніх та віддалених результатів лікування місцево–розповсюдженого раку молочної залози (МР РМЗ) шляхом акселерованої регресії перифокальних запальних змін за допомогою селективного внутрішньо- артеріального застосування антибіотиків, підвищення якості життя хворих. Матеріали і методи. До контрольної групи включено 47 (53%) хворих з МР РМЗ, яким як неоад’ювантну терапію проведено серію курсів селективної внутрішньоартеріальної поліхіміотерапії (СВАПХТ) із системним використанням антибіотикотерапії в режимі внутрішньовенного введення. До досліджуваної групи включено 42 (49%) хворих, яким як неоад’ювантну терапію проведено серію курсів СВАПХТ із регіональним використанням антибіотикотерапії в режимі внутрішньоартеріального введення. Результати. Використання регіонального введення антибіотиків у складі комплексної неоад’ювантної терапії разом із СВАПХТ позитивно впливає на лінійну та хронометричну регресію запальних змін навколо вогнища первинно не- операбельного МР РМЗ, що поліпшує соматичний та психологічний стан пацієнток на етапі неоад’ювантного лікування та підвищує якість їх життя. Висновки. Комплексний регіональний вплив на уражений орган має статистично підтверджений кращий ефект з яскравими холістичними рисами та демонструє адитивний синергізм окремих селективних методик.

This ar­ticle analyzes the pat­ho­lo­gi­cal con­di­ti­ons of the bre­ast ba­sed on the study of cyto­lo­gi­cal ima­ges. Cyto­lo­gi­cal ima­ges are a se­pa­ra­te class of bi­ome­di­cal ima­ges and are used in the di­ag­no­sis of can­cer. For di­ag­no­se pre­can­ce­ro­us and can­ce­ro­us con­di­ti­ons and tre­at­ment tac­tics, di­ag­nosti­ci­ans use cyto­lo­gi­cal, his­to­lo­gi­cal, and im­mu­no­his­toche­mi­cal ima­ges. For au­to­ma­ting the pro­cess of di­ag­no­sis in on­co­logy, au­to­ma­ted mic­roscopy systems are used. Au­to­ma­ted mic­roscopy systems use com­pu­ter vi­si­on al­go­rithms. Re­cently, mac­hi­ne le­ar­ning al­go­rithms ha­ve be­en used to clas­sify ima­ges. Mic­rosco­pic ima­ge pro­ces­sing is a complex and ti­me-con­su­ming pro­cess, as the ima­ges are cha­rac­te­ri­zed by high no­ise le­vels and the ab­sence of cle­ar con­to­urs of cell nuc­lei. To cal­cu­la­te the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of cell nuc­lei cyto­lo­gi­cal ima­ges, the met­hod for cal­cu­la­ting the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of cell nuc­lei ba­sed on ima­ge fil­te­ring al­go­rithms and the­ir au­to­ma­tic seg­menta­ti­on has be­en de­ve­lo­ped. An U-Net con­vo­lu­ti­onal neu­ral net­work archi­tec­tu­re has be­en de­ve­lo­ped for cell nuc­le­us seg­menta­ti­on. In this work, the met­hod of pro­ces­sing cyto­lo­gi­cal ima­ges is de­ve­lo­ped. The met­hod con­sists of six sta­ges. The first step is to lo­ad the ima­ge in­to the com­pu­ters me­mory. In the se­cond sta­ge, the ima­ges are prep­ro­ces­sed. The third sta­ge is the au­to­ma­tic seg­menta­ti­on of ima­ges ba­sed on the con­vo­lu­ti­onal neu­ral net­work of the U-Net type. In the fo­urth sta­ge, the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of cell nuc­lei are cal­cu­la­ted. In the fifth sta­ge, the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of the cell nuc­lei are sto­red in a da­ta­ba­se. In the sixth sta­ge, li­ne­ar reg­ressi­on al­go­rithms are used to ob­ta­in qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of cell nuc­lei. Cur­rently, li­ne­ar reg­ressi­on is one of the com­mon appro­ac­hes of mac­hi­ne le­ar­ning to da­ta analysis. In this work, the com­pa­ra­ti­ve analysis of the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics appli­ca­ti­on in cell nuc­lei is car­ri­ed out ba­sed on li­ne­ar reg­ressi­on. The sci­en­ti­fic no­velty of the work is de­ve­lop­ment the met­hod for cal­cu­la­ting the qu­an­ti­ta­ti­ve cha­rac­te­ris­tics of cell nuc­lei, which inclu­des sta­ges of ima­ge fil­te­ring and au­to­ma­tic seg­menta­ti­on ba­sed on the use of a neu­ral net­work such as U-Net. The prac­ti­cal sig­ni­fi­can­ce of the work is the softwa­re imple­men­ta­ti­on of the prep­ro­ces­sing mo­du­les and li­ne­ar reg­ressi­on. In par­ti­cu­lar, in­vesti­ga­ted that the set of pa­ra­me­ters "area, length of the ma­in axis" has 1.4 ti­mes less RMSE er­ror com­pa­red to the set "area, pe­ri­me­ter".

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.

З метою отримання науково обґрунтованих даних щодо медичних наслідків Чорнобильської катастрофи в ДУ «Інститут ендокринології та обміну речовин ім. В.П. Комісаренка НАМН України» сумісно з Національним інститутом раку (США) з 2003 року виконується програма «Дослідження наслідків опромінення у внутрішньоутробному стані (In Utero) внаслідок аварії на Чорнобильській АЕС» (Проект In Utero). Метою цих досліджень є епідеміологічний аналіз і встановлення зв’язку між індивідуальною дозою опромінення щитоподібної залози (ЩЗ) плода та захворюваністю на патологію ЩЗ дітей і підлітків, які пренатально зазнали дії радіоактивного йоду, а також оцінка впливу чинників ризику (опромінення та йодна забезпеченість матері) на перебіг і результати вагітності, на ріст і розвиток потомства. Очікуваним результатом буде науково обґрунтована інформація про медичні наслідки пренатального опромінення, порівняльна оцінка ефекту екологічного відносно лікувального опромінення in utero, на підставі якої можна прогнозувати ризики та розробляти відповідні методичні рекомендації та яку можна буде використовувати в майбутньому в надзвичайних ситуаціях. Мета — бібліографічний огляд наукових публікацій за результатами виконання Проекту. Результати. У 2 публікаціях вказано мету та задачі Проекту, описано принципи формування когорти, дизайн дослідження, процедуру обстеження членів когорти, створення бази даних Проекту, наведено результати першого скринінгового обстеження, а також попередньої оцінки ризику розвитку новоутворень ЩЗ. У першій статті на підставі результатів двох стандартизованих скринінгових обстежень створеної когорти пренатально опромінених осіб наведено розрахунки ризику раку та доброякісних вузлів ЩЗ, проаналізовано радіаційний ризик за розміром пухлин, описано методи оцінки внутрішньоутробної та неонатальної доз йоду‑131 на ЩЗ та запропоновано загальну схему розрахунку внутрішньоутробних доз для осіб із радіаційно забруднених територій та осіб ізтериторій порівняння. У другій викладено результати аналізу антропометричних даних із використанням багатоваріантних лінійних регресійних моделей, які вказують на суттєву модифікацію залежності маси та індексу маси тіла від дози за наявності/відсутності захворювання ЩЗ. Одна публікація стосується ретроспективного аналізу відповідної медичної документації та моделювання за допомогою лінійної регресії співвідношення дози з неонатальною антропометрією та тривалістю гестації. Висновок. В опублікованих працях наведено результати довгострокового клініко-епідеміологічного когортного дослідження осіб, які зазнали опромінення in utero внаслідок аварії на ЧАЕС. Тривале спостереження за членами когорти дозволяє провести науково обґрунтовану оцінку медичних наслідків пренатального опромінення.

Метою даної статті є обґрунтування методів, принципів і підходів до побудови математичної моделі для кількісного оцінювання якості функціонування освітньої програми незалежно від галузі знань та спеціальності за якою вона розроблена. Методи: у статті проаналізовано шістдесят п’ять освітніх програм, які розроблені за тридцятьма п’ятьма спеціальностями в рамках чотирнадцяти галузей знань. Дані програми функціонують в сорока дев’яти закладах вищої освіти, які розташовані в різних регіонах України. Розроблено інтервальну шкалу, що дозволило перевести якісні характеристики (критерії) освітньої програми в кількісні. За допомогою методу регресійного аналізу та програмного продукту ПРІАМ (планування, регресія і аналіз моделей) побудовано математичну модель, яка дозволяє більш точно та достовірно не тільки оцінити якість функціонування освітньої програми, а й визначити рівень і термін її акредитації. Результати: для кількісного оцінювання якості функціонування освітньої програми розроблена математична модель та проведено аналіз її статистичних характеристик. Визначено інформативність, адекватність, точність і стійкість, та побудовано графіки взаємного впливу критеріїв (регресорів) на якість освітньої програми. Обговорювання: запропоновано лінійну регресійну модель, в основу якої покладено кваліметричний підхід і принципи TQM. Застосування методів регресійного аналізу дозволило виявити взаємний вплив критеріїв (регресорів), визначити їх пріоритетність та кількісно оцінити якість функціонування освітньої програми в цілому. Такий підхід дозволяє обґрунтовано вибрати оптимальну кількість критеріїв, їх взаємний вплив та пріоритетність. Це надалі дозволяє більш достовірно і точно визначити рівень акредитації освітньої програми, що є актуальним для кожного закладу вищої освіти.

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.

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

Запропоновано використання модифікації лінійнихрегресійних моделей для дослідження і прогнозу-вання соціально-економічних показників, зокрема урослинництві, за наявності додаткової інформаціїщодо зв’язку між величинами. У випадку відомогозначення залежної величини при певному значеннінезалежної змінної фіксується точка, через якупроходить пряма регресії. Наведено прикладзастосування методу в процесі дослідження уро-жайності пшениці озимої. Здійснено порівняння заосновними критеріями якості регресійних моделей,отриманих класичним і модифікованим методами. The use of modification of linear regressive models for researchand prognostication of socio-economic figures, in particular incrop production, was offered. Modification is expedient at presence of additional information on connection between values. In the case of the known value of dependent variable at a specificvalue of the independent variable the point through which theregression line passes, is fixed. The example of application ofthe method for research of the productivity of winter wheat wasoffered. Comparison by the basic criteria of quality of the classic and modified regressive models was carried out.

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.

Мета роботи - встановлення закономірностей в розподілі токсичних елементів у вугіллі пласта с8в поля шахти «Дніпровська» Павлоградсько-Петропавлівського геолого-промислового району Західного Донбасу. Дослідження в цьому напрямку проводяться з метою зниження ступеня негативних наслідків і додаткового забруднення навколишнього середовища. В результаті виконаних досліджень установлено варіації вмісту і середні концентрації токсичних елементів у вугіллі пласта с8в, побудовано карти ізоконцентрат токсичних елементів і карти регіональної складової їх вмісту по площі шахтного поля. Розраховано лінійні рівняння регресії між концентраціями токсичних елементів і основними технологічними параметрами вугілля. Аналізуючи результати статистичної обробки геохімічної інформації і геолого-структурної характеристики пласта с8в поля шахти «Дніпровська» можна зробити висновок, що берилій - єдиний елемент, переважно пов'язаний з органічною складовою вугілля. Геохімічна асоціація ртуті і миш'яку зумовлена їх генетичним зв'язком із сульфідною мінералізацією тріщинуватих зон тектонічної природи. Основне наукове значення результатів виконаних досліджень полягає у встановленні генетичних причин, які чинять істотний вплив на особливості розподілу токсичних елементів у вугіллі пласта с8в.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

Мета статті. Метою цього дослідження є обґрунтування способу контролю параметрів проходження зернового потоку різних сільськогосподарських культур у скребковому елеваторі зернозбирального комбайна за допомогою удосконаленого нами датчика ємнісно-хвильового типу. Методика досліджень. Первинні дані експериментальних досліджень, що були одержані за допомогою спеціально розробленої установки, оброблені за допомогою методів математичного та статистичного аналізу. Результати досліджень. Якість транспортування зерна скребковими елеваторами, що використовуються на зернозбиральних комбайнах та у транспортних лініях зернопереробних підприємств, не відповідає сучасним вимогам − спостерігається неповнота розвантаження, подрібнення частини зерна скребками, ланцюгом та зірочками елеватора, не враховуються умови роботи транспортної зернової системи комбайна при обмолоті маловрожайних культур зі значною перевагою у врожаї незернової частини. При дослідженні особливості руху зерна, що транспортується і розвантажується скребковим елеватором, нами була вдосконалена та використана експериментальна установка, що дообладнана системою контролю інтенсивності транспортування. При проведенні частини експериментальних досліджень вивчалися відображення інтенсивності потоку та його залежність від продуктивності елеватора і швидкості транспортування . Для описування залежності від та для кожного виду сільськогосподарських культур використовувалася множинна лінійна регресія. За результатами експериментів інтенсивність зернового потоку можливо розглядати як ступінь завантаження скребкового елеватора відносно номінального значення. У транспортних системах зернопереробних машин така інтенсивність майже завжди номінальна, а на зернозбиральних комбайнах спостерігається часткове неповне завантаження за рахунок різнопланових умов збирання врожаю. Елементи наукової новизни. Спроектована, виготовлена та використана в наших дослідженнях експериментальна установка, як об’єкт інтелектуальної власності, захищена патентами на винахід та патентами на корисну модель. Також має патентний захист спосіб дослідження технологічних процесів транспортування зерна елеватором. Останнє підтверджує наукову новизну цієї публікації. Практична значущість. Результати дослідження використані при удосконаленні зернотранспортної лінії зернозбирального комбайна КЗС-9-1 «Славутич» та є вагомими для подальшої оптимізації режимів транспортування зерна подібними скребковими елеваторами. The purpose of this study is to substantiate the method of monitoring the parameters of grain stream flow of various crops in the scraper elevator of a grain combine harvester using an improved capacitive-wave type sensor. Methods of the research. The primary data of experimental studies, obtained with the help of a specially developed device, have been processed using mathematical and statistical analysis methods. The research results. The quality of grain transportation by scraper elevators used on combine harvesters and in transportation lines of grain processing enterprises does not meet modern requirements – there is incomplete unloading, grain crushing by scrapers, chain and sprockets of the elevator. The operating conditions of the combine grain transportation system while threshing low-yield crops with a significant advantage of non-cereal part in the yield were not taken into account. Studying the characteristics of grain flow during transportation and unloading by the scraper elevator, we have improved and used the experimental installation, which was additionally equipped with a system for monitoring the intensity of transportation. In the course of experimental studies, the reflection of the flow intensity was studied depending on the elevator production performance and transportation speed. We used multiple linear regression to describe the dependence of reflecting the intensity of the flow for each type of crop. According to the results of the experiments, the intensity of the grain flow can be considered as the degree of loading the scraper elevator relative to the nominal value. In the transport systems of grain processing machines, such intensity is almost always nominal, and on grain combine harvesters there is a partial incomplete loading due to diverse harvesting conditions. The elements of scientific novelty. The experimental installation has been improved and used in our research as an object of intellectual property, protected by patents for invention and patents for a useful model. The method of studying technological processes of grain transportation by elevator also has patent protection. The latter one confirms the scientific novelty of this publication. Practical importance. The results of the research have been used to improve the grain transportation line of the KZS-9-1 "Slavutych" combine harvester and they are significant for further optimization of grain transportation modes with similar scraper elevators.

У дослідженні виявлено основні тенденції ринку робототехніки на основі аналізу динаміки цін акцій компаній – лідерів, які спеціалізуються на виробництві роботизованих систем. Зроблено спробу детермінації наслідків впливу пандемії на ринок робототехніки та тенденції до зміни лідерства серед існуючих компаній. Виявлено вагому роль фондового ринку у відображенні суспільних пріоритетів та виокремлено важливість його ефективного функціонування для розвитку високопродуктивних технологічних компаній, у тім числі компаній з виробництва роботизованих систем. Також, у дослідженні застосовано широкий спектр методів для кількісного аналізу показників, які описують функціонування фондового ринку робототехніки. Серед них: метод лінійної регресії (Linear Regression), підтримки векторної регресії (Support of Vector Regression) та дерева рішень (Decision Tree). Для обрахунків використано пакети мови Python, зокрема: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, тощо. Підтверджено доцільність використання 5-ти факторної методики Фама – Френч для аналізу сучасних ринків у розрізі їх інституційної довершеності.

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.

Стаття присвячена актуальній проблемі підвищення достовірності оцінювання рівня прибутковості на прикладі банківської групи. Показано, що більшість розроблених раніше моделей прогнозування рівня прибутковості засновані на лінійній регресії, без їх порівняння з нелінійними моделями. У роботі був проаналізований характер існуючої залежності рівня прибутковості банківської групи від показників двох учасників даної групи. Побудовано комплекс однофакторних регресійних моделей рівня прибутковості банківської групи з використанням показників кожного учасника групи. З метою підвищення якості отриманих моделей було вирішено використовувати методу машинного вчення. Як такий метод був обраний баггинг, який дозволив запропонувати двохфакторну модель оцінювання рівня прибутковості банківської групи.

Обговорюються широковідомі в країнах пострадянського просторуконцепції етапності (стадіальності) розвитку великих груп, запропонованіросійськими авторами ще за радянських часів (Г. Г. Дилигенський) та в мину-лому десятилітті (А. Л. Журавльов і Т. П. Ємельянова). Показано, що попринаявні відмінності обидві концепції мають спільні вади, до яких належатьпередусім нерелевантне реальності спрощення картини розвитку великої групи,трактування його як фактично односпрямованого, лінійного процесу, позбав-леного внутрішніх суперечностей (внутрішньогрупових конфліктів і регресив-них тенденцій). На тлі таких спрощень розвитку великих груп чи не єдинимвинятком у дотичному до обговорюваних питань науковому контексті постаєтеорія етногенезу Л. М. Гумільова, проте в соціально-психологічному сенсівона має локальне значення, оскільки стосується лише етнічних груп і не можемеханічно екстраполюватися на інші великі групи. Висловлюється припущення,що “безконфліктна” спрощеність запропонованих російськими авторами кон-цепцій пояснюється як заідеологізованістю проблематики великих груп, так іпевним впливом радянських теорій колективу, де груповий розвиток теж роз-глядався як лінійне сходження малої групи до рівня колективу або, навпаки,антиколективу. Тому з метою уточнення уявлень про розвиток великих групаналізуються розроблені на Заході Б. Такменом та його послідовниками моделірозвитку малої групи, які мають характер усталеного, перевіреного часом ісуспільною практикою наукового знання. У світлі проведеного аналізу постаєпотреба, по-перше, враховувати в уявленнях про розвиток великої групи моментияк прогресу, так і регресу; по-друге, відмовитися від жорсткого співвіднесенняетапів (стадій) розвитку великих груп з рівнями їхнього розвитку. Істотноюдля уточнення уявлень про розвиток не лише малих, а й великих груп видаєтьсятакож модифікація моделі Б. Такмена, здійснена А. Вайтом і Дж. Фейрхьорстом,котра знімає наліт фатальності (неодмінної конечності) з картини груповогорозвитку. Порушується питання про створення загальної теорії групового роз-витку, яка мала б комплементарно поєднані варіанти, зорієнтовані на специфікурізних типів великих, середніх та малих груп.

Мета роботи: провести оцінку стану системи гемостазу, розробити індивідуальні підходи для визначення груп ризику та профілактику тромботичних ускладнень (ТУ) у хворих на рак ендометрія (РЕ) на доопераційному етапі. Оптимізувати хірургічну тактику при виявленні тромбів у судинах малого таза при гістеректомії.Матеріали і методи. При дослідженні використано загальноклінічні методи обстеження: лабораторні, ультразвукове дослідження, гістологічні методи; математичний, статистичний – для аналізу та узагальнення данних у пакеті Statgraph (v.3.0).Результати досліджень та їх обговорення. До операції рівень D-димеру у 58,50 % хворих перевищував норму, що свідчило про активацію системи зсідання крові та загрозу розвитку ТУ, що було підтверджено у 5,4 % хворих, завдяки проведеню еластографії судин малого таза. До операції спостерігали збільшення рівня D-димеру у 86 (58,50 %) хворих, при операційному втручанні у 109 хворих (74,15 %).Під час гістеректомії проведено ревізію кукс судин малого таза на наявність тромбів. У 11,56 % хворих при ревізії кукс судин малого таза виявлені тромботичні маси за лінійним розміром були від 0,3 до 5,4 см, що підтверджено гістологічним дослідженням. У 17 пaцієнток під час проведення тромбектомії було виділено 19 тромбів.Створено математичну модель для рівняння множинної регресії, яка може бути використана для прогнозу наявності (відсутності) тромбів у венах малого таза.Розроблено алгоритм оптимізації діагностичної та хірургічної тактики у хворих РЕ з врахуванням ризику можливих ТУ, який дозволяє оптимізувати діагностичну і хірургічну тактику, що сприяє активному виявленню тромбів у хворих із РЕ.