Показати скорочений опис матеріалу
Математична модель накопичення відходів в Україні
dc.contributor.author | Русакова, Т. І. | |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T11:55:09Z | |
dc.date.available | 2023-09-18T11:55:09Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Русакова Т. І. Математична модель накопичення відходів в Україні / Т. І. Русакова // Національний гірничий університет. Збірник наукових праць. – Дніпро : НТУ «Дніпровська політехніка», 2023. – № 72. – С. 270-282. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164546 | |
dc.description.abstract | На основі описової статистики представлено аналіз кожної з досліджуваних факторних величин таких, як утворені, утилізовані, спалені, видалені відходи, та встановлено тенденції їх зміни в продовж 2010-2020 років. Наведено результати кореляційнорегресійного аналізу статистичних даних: щільність кореляційних взаємозв’язків між обраними факторними змінними та результуючою змінною; коефіцієнт лінійної детермінації; міра якості рівняння регресії. Вилучено ті факторні змінні, які мають слабку кореляцію або мультиколінеарність. Отримано математичну модель на основі регресійно-дифузійного аналізу та перевірено її адекватність, середня відносна похибка розрахункових даних склала 6 %, максимальна відносна похибка – 10 %. Покращено лінійну математичну модель за рахунок введення нелінійних змінних, середня відносна похибка розрахункових даних склала 3 %, максимальна відносна похибка – 8 %. | uk_UA |
dc.description.abstract | On the basis of descriptive statistics, an analysis of each of the studied factor values, such as generated, utilized, burned, removed waste, is presented, and the trends of their changes during 2010-2020 of years are established. The results of the correlation-regression analysis of statistical data are presented: the density of correlation relationships between the selected factor variables and the resulting variable; coefficient of linear determination; a measure of the quality of the regression equation. Those factor variables with weak correlation or multicollinearity were removed. A mathematical model based on regression-diffusion analysis was obtained and its adequacy was checked, the average relative error of the calculated data was 6 %, the maximum relative error was 10 %. The linear mathematical model was improved due to the introduction of non-linear variables, the average relative error of the calculated data was 3 %, the maximum relative error was 8 % | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | математична модель | uk_UA |
dc.subject | відходи | uk_UA |
dc.subject | кореляція | uk_UA |
dc.subject | мультиколінеарніст | uk_UA |
dc.subject | методи статистики | uk_UA |
dc.subject | обсяги накопичення відходів | uk_UA |
dc.subject | mathematical model | uk_UA |
dc.subject | waste | uk_UA |
dc.subject | correlation | uk_UA |
dc.subject | multicollinearity | uk_UA |
dc.subject | statistical methods | uk_UA |
dc.subject | volumes of waste accumulation | uk_UA |
dc.title | Математична модель накопичення відходів в Україні | uk_UA |
dc.title.alternative | Mathematical model of waste accumulation in Ukraine | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
dc.identifier.udk | 622.457:519.6 | uk_UA |