Статистична оцінка обсягів накопичених відходів
Ключові слова:
регресійний аналіз, Дніпропетровська область, прогностична модель, накопичені відходиАнотація
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.
Завантажити
Посилання
Khan, D., Kumar, A., & Samadder, S. R. (2016). Impact of so-cioeconomic status on municipal solid waste generation rate. Waste Management, 49, 15–25. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2016.01.019
Trang, P. T. T., Dong, H. Q., Toan, D. Q., Hanh, N. T. X., & Thu, N. T. (2017). The Effects of Socio-economic Factors on House-hold Solid Waste Generation and Composition: A Case Study in Thu Dau Mot, Vietnam. Energy Procedia, 107, 253–258. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2016.12.144
Parimala, G. S., Arockiam, J. S., Amjad, A., Di, G., & Zengqiang, Z. (2020). Waste treatment approaches for environmental sustainability. Microorganisms for Sustainable Environment and Health, 119–135. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819001-2.00006-1
Kolekar, K. A., Hazra, T., & Chakrabarty, S. N. (2016). A re-view on prediction of municipal solid waste generation models. Pro-cedia Environmental Sciences, 35, 238–244. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.07.087
Nishit, S., Anushka, S., Kimaya, S., Lukhanyo, M., Pankaj, C., & Soumya, P. (2020). Microbial hydrogen production: fundamentals to application. Microorganisms for Sustainable Environment and Health, 343–365. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819001-2.00017-6
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Тетяна Русакова (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Всі статті, опубліковані в журналі Challenges and Issues of Modern Science, ліцензовані за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY). Це означає, що ви можете:
- Поширювати, копіювати та передавати статтю
- Адаптувати, реміксувати та створювати похідні роботи на основі статті
за умови, що ви надаєте належне посилання на оригінальну роботу, вказуєте ім'я авторів, назву статті, журнал та наявність ліцензії CC BY. Будь-яке використання матеріалів не повинно припускати схвалення авторами або журналом використаного матеріалу.
