Металлоизделия в Луганске и области

Металлокострукции, входные двери, заборы, оградки,
решетки, лестницы, ковка, модули,
вальеры, декоративная мебель

Использование множественной регрессии при исследовании уровня травматизма на угольных шахтах

Одним из основных методов анализа травматизма на угольных шахтах можно считать статистический. Данный метод анализа базируется на статистике несчастных случаях, и, прежде всего на актах и результатах расследований. Целью статистического метода анализа является обобщенная оценка степени безопасности существующих условий труда на конкретном участке, шахте и в отрасли. Как и всякий статистический анализ, этот метод позволяет получить некоторую усредненную характеристику условий труда.

Можно рассматривать зависимость интенсивности травматизма от различных факторов. Для получения общей картины формирования несчастного случая учитывают комплекс факторов. Широкие возможности для оценки связей и взаимообусловленности факторов имеются у метода множественной регрессии. Многофакторная модель позволяет не только установить комплексную зависимость между исследуемыми показателями и факторами, но и определить влияние каждого фактора в общей совокупности при любом заданном значении остальных.

Построение модели множественной регрессии включает несколько этапов:

выбор формы связи (уравнение регрессии);

отбор факторных признаков;

обеспечение достаточного объема совокупности для получения несмещенных

оценок.

Однако у многофакторной модели есть свои недостатки, так как отбираются только основные факторы, влияющие на производственный травматизм. Такое ограничение числа факторов обусловлено основными положениями теории статистического анализа, в соответствии с которыми влияние основных факторов на исследуемый показатель ослабляет влияние второстепенных. Из рассмотрения зачастую выпадают некоторые факторы возникновения травмы и, соответственно, становится затруднительным рекомендовать конкретные меры безопасности.

Многофакторный регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результативный признак каждого из включенного в модель факторов при фиксированном положении (на среднем уровне) остальных факторов, а также при любых возможных сочетаниях факторов с определенной степенью точности найти теоретическое значение этого показателя. При этом важным условием является отсутствие между факторами функциональной связи. Только убедившись в отсутствии взаимодействия, можно говорить об аддитивности влияния факторов, а значит, на основе сравнения главных эффектов какого-либо фактора можно определенно судить о том, какое из его значений наиболее предпочтительно.

На основе данных о травматизме на шахтах Воркуты были построены двухфакторные регрессионные модели, в которых рассматривалась зависимость травматизма от мощности пласта и скорости подвигания, от площади поперечного сечения выработки и мощности пласта, от площади поперечного сечения выработки и скорости подвигания, от мощности пласта и глубины выработки и другие зависимости. Всего в выборке рассматривалось 880 случаев травматизма, величина мощности пласта изменялась от 0,98 до 3,8 м с шагом в 1 м, глубина выработки - от 150 до 1000 м с шагом в 100 м, скорость от 0 до 5,1 м/с с шагом в 1 м/с, угол падения от 0° до 16° с шагом в 2°. В результате построенные регрессионные модели имели очень низкий показатель коэффициента детерминации - от 0,09 до 0,02.

Для оценки возможностей метода часть массива первичных данных по очистным забоям угольных шахт была нами обработана с использованием процедур множественной регрессии. В качестве ограниченного числа факторных признаков были выбраны: мощность пласта, площадь поперечного сечения выработки, скорость подвигания забоя, глубина выработки, угол падения пласта и длина лавы. Факторы, охватываемые изучением, логически связаны с результативным признаком - частотой травматизма. С помощью стандартных программ Excel был найден множественный коэффициент корреляции R = 0.5. Коэффициент детерминации R2 = 0.25. Следовательно, изменение коэффициента травматизма причинно обусловлено данными факторными признаками только на 25 %, а 75 % приходится на долю других, неучтенных факторов. Полученный результат лишь подтверждает многофакторность рассматриваемой модели и нерациональность использования указанного метода при исследовании уровня травматизма.

Однако, рассматривая вопрос о травматизме, необходимо учитывать большое число факторов, причем многие из них функционально зависимы между собой (возраст и стаж работающего, мощность пласта и площадь поперечного сечения выработки). Сокращение размерности модели за счет исключения некоторых факторов способствует простоте ее реализации, и в то же время построение модели малой размерности приводит к тому, что такая модель будет недостаточно адекватна исследуемому явлению. Поэтому использовать только многофакторный регрессионный анализ в данном вопросе нерационально.

Форма заказа

Цветная металлургия

Горная проммышленность