Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'факторный анализ':
Найдено статей: 6
  1. Шовин В.А.
    Поиск косоугольной факторной структуры методом «облимакс»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 2, с. 123-130

    Предлагается усовершенствованный метод косоугольного вращения «облимакс». Рассматривается проблема выбора пар факторов. Предлагается оригинальная последовательность выбора пар факторов, приводящая к наилучшей факторной структуре по критерию «облимакс».

  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 1 с.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 689-692
  4. Эффективность производственного процесса непосредственно зависит от качества управления технологией, которая, в свою очередь, опирается на точность и оперативность обработки контрольно- измерительной информации. Разработка математических методов исследования системных связей и закономерностей функционирования и построение математических моделей с учетом структурных особенностей объекта исследований, а также написание программных продуктов для реализации данных методов являются актуальными задачами. Практика показала, что список параметров, имеющих место при исследовании сложного объекта современного производства, варьируется от нескольких десятков до нескольких сот наименований, причем степень воздействия каждого из факторов в начальный момент не ясна. Приступать к работе по непосредственному определению модели в этих условиях нельзя — объем требуемой информации может оказаться слишком велик, причем бóльшая часть работы по сбору этой информации будет проделана впустую из-за того, что степень влияния на параметры оптимизации большинства факторов из первоначального списка окажется пренебрежимо малой. Поэтому необходимым этапом при определении модели сложного объекта является работа по сокращению размерности факторного пространства. Большинство промышленных производств являются групповыми иерархическими процессами массового и крупносерийного производства, характеризующимися сотнями факторов. (Для примера реализации математических методов и апробации построенных моделей в основу были взяты данные Молдавского металлургического завода.) С целью исследования системных связей и закономерностей функционирования таких сложных объектов обычно выбираются несколько информативных параметров и осуществляется их выборочный контроль. В данной статье описывается последовательность приведения исходных показателей технологического процесса выплавки стали к виду, пригодному для построения математической модели с целью прогнозирования, внедрения новых видов стали и создание основы для разработки системы автоматизированного управления качеством продукции. В процессе преобразования выделяются следующие этапы: сбор и анализ исходных данных, построение таблицы слабокоррелированных параметров, сокращение факторного пространства с помощью корреляционных плеяд и метода весовых коэффициентов. Полученные результаты позволяют оптимизировать процесс построения модели многофакторного процесса.

    Просмотров за год: 6. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  5. Орлова Е.В.
    Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 5, с. 893-901

    В статье предложена авторская методика многомерного анализа для формирования прогнозной оценки кредитного риска организаций, основанная на использовании информации кредитных историй, учитывающая объемы и сроки предоставляемых кредитов. Рассмотрен пример оценки кредитного риска на статистических данных кредитной организации.

    Просмотров за год: 7. Цитирований: 19 (РИНЦ).
  6. Шовин В.А.
    Конфирматорная факторная модель артериальной гипертензии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 4, с. 885-894

    Предлагается новая методика построения ортогональной факторной модели на основе метода корреляционных плеяд и конфирматорного факторного анализа. Предложен новый алгоритм конфирматорного факторного анализа. На основе оригинальной методики построена факторная модель артериальной гипертензии первой стадии. Проведен анализ корреляционных зависимостей и показателей артериальной гипертензии.

    Просмотров за год: 2. Цитирований: 7 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.