Search academic texts

Information × Registration Number 2124U004161, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title Statistical assessment of the volume of accumulated waste popup.author Русакова ТетянаRusakova Tetiana popup.publication 14-06-2024 popup.source_user Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара popup.source https://cims.fti.dp.ua/j/article/view/184 popup.publisher Oles Honchar Dnipro National University Description Постановка проблеми. Розглядається задача оцінки обсягу накопичених відходів на території Дніпропетровської області, який постійно збільшується, займаючи більшу площу та завдаючи шкоди навколишньому середовищу. Для вирішення цієї прогностичної проблеми необхідно створити регресійну математичну модель для статистичної оцінки та аналізу впливу факторних змінних на загальний обсяг накопичених відходів. Мета статті. Створення математичної моделі для прогностичної оцінки можливих обсягів накопичених відходів на території Дніпропетровської області шляхом коригування обсягів факторних змінних. Методологія. Аналіз динаміки змін обсягів утворених та утилізованих відходів і встановлення тенденцій їхніх змін на основі описової статистики. Застосування методів кореляційного аналізу для встановлення статистичних взаємозв’язків між факторними змінними та результативною ознакою. Використання методів регресійного аналізу для отримання коефіцієнтів регресійної математичної моделі та статистичних показників, що пояснюють імовірність значущості цих коефіцієнтів. Наукова новизна. Розроблено регресійну математичну модель, яка враховує факторні змінні, що впливають на процес накопичення відходів на території Дніпропетровської області. Практичне значення. Розроблена регресійна математична модель дозволяє оцінювати та прогнозувати загальний обсяг накопичених відходів. Висновки. Створено математичну модель для аналізу обсягу накопичених відходів на території Дніпропетровської області. На основі цієї моделі було розраховано обсяги накопичених відходів. Середнє значення відносної помилки розрахункових даних становить 5,9%, тоді як максимальне значення помилки складає 7,8%, що підтверджує адекватність розробленої математичної моделі. popup.nrat_date 2025-04-07 Close