РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Жилы кабелей. В качестве токопроводящих жил при изготовлении большинства марок кабелей применяют медную мягкую проволоку марки ММ с удельным сопротивлением 0,01754 Ом·мм²/м и твердую алюминиевую проволоку марки АТ.

Токоведущие жилы изготавливают в основном круглой формы из меди диаметром

0,8; 0,9; 1; 1,05; 1,2 мм – для кабелей многоканальной связи;

0,32; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7 – для кабелей местной связи.

Иногда применяют алюмомедные, а в подводных кабелях для увеличения прочности жилы заменяют многопроволочными.

Наряду со сплошными цилиндрическими проводниками (рисунок 5.4,а)используются также проводники несколько более сложной конструк­ции. В тех кабелях, где требуются повышенная гибкость и механичес­кая прочность, токопроводящая жила скручивается в литцу из несколь­ких проволок (рисунок 5.4,б)(чаще 7, 12, 19 и т. д.).

Имеются также биметаллические проводники (рисунок 5.4,в) конструк­ции сталь-медь БСМ, сталь-алюминий БСА, алюминий—медь. В под­водных кабелях применяется многопроволочная жила (рисунок 5.4,г),со­стоящая из проволок разного сечения. В центре такой жилы размещается толстый проводник, а повив состоит из тонких проволок.

Рисунок 5.4 – Жилы кабеля

Указанные токопроводящие жилы используются для симметричных кабелей в качестве внутреннего проводника коаксиального кабеля.

При изготовлении коаксиальных кабелей наибольшее применение имеют оболочки типа "молния", обладающие высокой технологичностью, электрической однородностью (рисунок 5.5)

Рисунок 5.5 – Оболочка типа «молния»

Применяются также внешние оболочки из спиральных лент, гофрированных трубок или в виде оплетки из медных проволок.

При конструировании коаксиальных кабелей большое значение имеет учет отношения D/d, где D – внешние диаметр, d – диаметр внутреннего проводника, затухание α в коаксиальных кабелях зависит от этого отношения и для каждого материала существует оптимальное значение этого отношения. Так для медной пары значение этого отношения D/d = 3,6, для алюминиевой D/d = 3,9 и т.д. Если кабель имеет изоляцию, то это отношение будет зависеть от ε. Так с увеличением ε величины D/d должны возрастать.

Изоляция жил. Материалы, предназначенные для изоляции конструктивных элементов кабелей, должны обладать соответствующими электрическими свойствами, быть гибкими, механически прочными и технологичными в кабельном производстве. В электрическом отношении свойства изоляции определяются следующими параметрами: электрической проч­ностью U, при которой происходит пробой изоляции; удельным электрическим сопротивлением ρ, характеризующим ток утечки в диэлектрике; диэлектрической проницаемостью ε, характеризующей степень смещения (поляризации) зарядов в диэлектрике при воздействии на него электрического поля; тангенсом угла диэлектрических потерь (или величиной диэлектрических потерь) tgδ, характеризующим потери высокочастотной энергии в диэлектрике.

Типов изоляции бывает много. Лучшей изоляцией считается та, в которой много воздуха (ε→1, tgδ→0).

В основном в кабелях связи используется следующая изоляция:

- воздушно-бумажная (трубчато-бумажная), выполненная из лент кабельной бумаги, навитой на жилу;

- кордельно-полистирольная;

- кордельно-трубчатую (полиэтиленовая трубка поверх корделя);

- кордельно-бумажная;

- сплошная пластмассовая – сплошной слой из полиэтилена или поливинилхлорида;

- пористо-бумажная (слой из бумажной массы);

- пористо-полиэтеленовая;

- баллонная из толстостенной пластмассовой трубки (рисунок 5.6);

Рисунок 5.6 – Баллонная из толстостенной пластмассовой трубки изоляция

- баллонно-кордельная (рисунок 5.7);

Рисунок 5.7 – Баллонно-кордельная изоляция

- шайбовая (рисунок 5.8);

Рисунок 5.8 – Шайбовая изоляция

Также существует различная изоляция жил, рассмотренная на лабах.

Для кабелей дальней связи наибольшее применение получили кордельно-полистирольная изоляция, высокочастотные кабели с такой изоляцией имеют лучшие элек­трические характеристики.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

Корреляционный анализ дает возможность получить общее представление о наличии связи между признаками и степень тесноты этой связи. Следующим этапом является определение количественной зависимости между величинами признаков (случайных величин), осуществляемое с помощью регрессионного анализа.

Для выяснения сути регрессионного анализа воспользуемся условным примером, соответствующим корреляционной модели.

Пример: Имеется следующий ряд сопряженных значений признаков ( Х – максимальная гигроскопичность %, У – удельная теплота смачивания, кал/г)

Для каждого отдельного значения Х_i можно вычислить среднее значение У_i(x) второго признака.

Каждое значение У_i(x) представляет собой лишь выборочную оценку того генерального среднего _i(x), которое соответствует данной величине X_i, в результате чего в эмпирической линии регрессии наблюдаются изломы, имеющие случайный характер. За случайными флуктуациями (изломами) скрывается реально существующая связь генеральных средних У_i(x) и величин X_i. В данном примере связь прямолинейная, которую можно выразить в виде:

где _i(x) – генеральное среднее значение признака у_i при данном значении х_i, а и – некоторые постоянные коэффициенты, именуемые параметрами уравнения регрессии (в данном случае эти параметры генеральные, что обозначено чертой).

Генеральные параметры в уравнении регрессии обычно также неизвестны, но для них можно найти выборочные оценки, что также является одной из главных задач регрессионного анализа.

Располагая вместо генеральных параметров их выборочными оценками, нельзя по уравнению регрессии вычислить генеральное среднее значение функции по известному аргументу. Такое уравнение позволяет найти лишь оценку этого генерального значения среднего при данной величине х_i. Поэтому более правильно записать:

Линия, являющаяся графическим выражением уравнения регрессии, получила название теоретической линии регрессии одного признака по другому.

Для каждого сопряженного ряда величин Х и У обычно бывает возможно найти множество уравнений данного типа с несколько отличными параметрами, которые удовлетворяют условию, что сумма отклонений у_i от вычисленных для тех же значений х_i оценок равна нулю

Но среди этих уравнений существует только одно, параметры которого имеют такие значения, при которых сумма квадратов отклонений у_i от имеет наименьшее значение:

Способ отыскания оценок параметров, основанный на минимизации получил название способа наименьших квадратов. Оценки, полученные этим способом, считаются наилучшими.

Коэффициент при аргументе получил название коэффициента регрессии. Он количественно характеризует изменение функции с изменением аргумента. Если (или ) равен нулю, то функция от соответствующего аргумента не зависит (имеется в виду функция данного типа). Так предположив, что в предыдущем уравнении =0, получим, что при любых значениях х_i.

Выборочные оценки коэффициентов регрессии никогда не бывают в точности равны 0, даже если в генеральной совокупности связь между признаками отсутствует полностью. В связи с этим встает задача выяснить, насколько значимо полученный коэффициент регрессии отличен от 0 и, следовательно, можно ли утверждать, что связь между признаками реально существует.

Требования к исходным данным:

1. Случайные величины (признаки) х_i и у_i должны иметь нормальное распределение.

2. Результаты наблюдения должны быть независимы друг от друга

3. Величины условной дисперсии зависимой переменной при различных значениях независимой переменной должны быть одинаковы. (???)

Пропустить