Cтраница 2
Следует отметить, что для сравнительных оценок состояния здоровья и экономического ущерба от его ухудшения лучше использовать не обычные ( интенсивные) показатели, а стандартизованные по полу и возрасту коэффициенты, т.е. такие расчетные значения показателей заболеваемости, какими они были бы при одинаковом составе населения во всех сравниваемых районах и населенных пунктах. Однако получение таких показателей крайне затруднено, поэтому на первом этапе в качестве й3д взят обычный ( не стандартизованный по полу и возрасту) показатель распространенности болезней в изучаемом городе ( районе) при наблюдаемом уровне воздействия антропогенных факторов. Использование этого показателя при условии применения в процессе моделирования общих закономерностей реагирования населения на атмосферные загрязнения позволяет получить, по нашему мнению, удовлетворительный результат. [16]
Следует отметить, что для сравнительных оценок состояния здоровья и экономического ущерба от его ухудшения лучше использовать не обычные ( интенсивные) показатели, а стандартизованные по полу и возрасту коэффициенты, т.е. такие расчетные значения показателей заболеваемости, какими они были бы при одинаковом составе населения во всех сравниваемых районах и населенных пунктах. Однако получение таких показателей крайне затруднено, поэтому на первом этапе в качестве R3A взят обычный ( не стандартизованный по полу и возрасту) показатель распространенности болезней в изучаемом городе ( районе) при наблюдаемом уровне воздействия антропогенных факторов. Использование этого показателя при условии применения в процессе моделирования общих закономерностей реагирования населения на атмосферные загрязнения позволяет получить, по нашему мнению, удовлетворительный результат. [17]
Так, при л - 6, с - 0 05; т 1 1 и Арн 0 07рн, достаточно снизить значение показателя политропы до 1 06 ( линия се на фиг. В этом заключается одна из причин низких расчетных значений показателей политропы обратного расширения. [18]
Отсюда видно, что в общем случае расчетные значения показателя дисперсии сильно зависят от масштаба области рассмотрения. [19]
Небольшие неплотности, выявить которые очень трудно, могут изменить показатель политропы конечных параметров, понижая его кажущееся значение в сравнении с действительным. В этом заключается также одна из причин низких расчетных значений показателя политропы обратного расширения. [20]
Поэтому его применение значительно расширяет и углубляет возможности изучения прибыли. Вместе с тем следует отметить, что точность получаемых расчетных значений показателя прибыли в регрессионных моделях зависит от числа включенных в них переменных. Увеличение числа переменных снижает статистическую надежность модели. [21]
Подобная неопределенность прогнозирования должна учитываться при проектировании. Это делается за счет применения при проектировании метода ПНО не только самих расчетных значений показателей, но и диапазона возможного изменения этих значений. Диапазон изменения определяется заданной достоверностью, с одной стороны, и степенью изученности метода ПНО и пласта, с другой. [22]
Таким образом, из данных исследований следует, что при использовании распределения проницаемости при расчетах показателей разработки искусственно завышаются как степень неоднородности пласта, так и среднее значение проницаемости. При использовании распределения трубок тока по проницаемости изложенным выше методом также несколько завышаются расчетное значение показателя неоднородности и среднее значение проницаемости. [23]
При формировании как текущих, так и перспективных транспортно-экономических связей основными факторами, влияющими на их рациональность, является потребительский спрос на нефтепродукты, развитие и размещение нефтеперерабатывающей промышленности, единой транспортной сети и нефтебазового хозяйства. Изучить закономерность влияния данных факторов, с тем чтобы уметь правильно ими управлять при планировании нефтеснабжения, практически невозможно без использования методов экономико-математического моделирования и ЭВМ. Отсюда возникает необходимость определения наиболее важных показателей деятельности нефтеснабсбытовых организаций на основе моделирования условий нефтеснабжения на заданный плановый период. Полученные при этом расчетные значения показателей можно рассматривать и использовать при планировании как научно обоснованные нормативы. [24]