3. Выбор формы представления факторов
В данной работе мы не используем фактор времени, т.е. в нашем случае мы используем статистическую модель. В 1-ом случае мы строим статистическую модель в абсолютных показателях, во 2-м – статистическую модель в относительных показателях. Проанализировав полученные результаты, мы выбираем рабочую статистическую модель.
4. Анализ аномальных явлений
При визуальном просмотре матрицы данных легко улавливается аномалия на пятом объекте в таблице 1,2 . Здесь все факторы завышены в несколько раз . Скорее всего мы сталкиваемся в данном случае с заводом-гигантом . Поэтому данное наблюдение мы отбрасываем . Теперь формируем обновлённую матрицу данных .
№ Объекта наблюдения |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
1 |
10.6 |
865 |
651 |
2627 |
54 |
165 |
4.2 |
2 |
19.7 |
9571 |
1287 |
9105 |
105 |
829 |
13.3 |
3 |
17.7 |
1334 |
1046 |
3045 |
85 |
400 |
4 |
4 |
17.5 |
6944 |
944 |
2554 |
79 |
312 |
5.6 |
6 |
11.3 |
4425 |
1084 |
4089 |
92 |
341 |
4.1 |
7 |
14.4 |
4662 |
1260 |
6417 |
105 |
496 |
7.3 |
8 |
9.4 |
2100 |
1212 |
4845 |
101 |
264 |
8.7 |
9 |
11.9 |
1215 |
254 |
923 |
19 |
78 |
1.9 |
10 |
13.9 |
5191 |
1795 |
9602 |
150 |
599 |
13.8 |
11 |
8.9 |
4965 |
2851 |
12542 |
240 |
622 |
12 |
12 |
14.5 |
2067 |
1156 |
6718 |
96 |
461 |
9.2 |
Таблица 4
№ Объекта наблюдения |
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
1 |
10.6 |
16,8 |
12,6 |
5,7 |
1,0 |
3,2 |
0,06 |
2 |
19.7 |
33,1 |
4,5 |
8,0 |
0,4 |
2,8 |
0,08 |
3 |
17.7 |
9,9 |
7,7 |
4,6 |
0,6 |
3,0 |
0,08 |
4 |
17.5 |
63,1 |
8,6 |
4,1 |
0,7 |
2,8 |
0,08 |
6 |
11.3 |
40,3 |
9,9 |
5,2 |
0,8 |
3,1 |
0,08 |
7 |
14.4 |
28,3 |
7,7 |
7,1 |
0,6 |
3,0 |
0,09 |
8 |
9.4 |
25,2 |
14,6 |
7,2 |
1,2 |
3,2 |
0,11 |
9 |
11.9 |
47,3 |
9,9 |
4,5 |
0,7 |
3,0 |
0,13 |
10 |
13.9 |
26,8 |
9,3 |
9,4 |
0,8 |
13,1 |
0,11 |
11 |
8.9 |
25,4 |
14,6 |
6,5 |
1,2 |
3,2 |
0,08 |
12 |
14.5 |
14,2 |
8,0 |
8,5 |
0,7 |
3,2 |
0,13 |