Estimation of forest machine operational efficiency factors by regression analysis
Authors: В.Н. Шиловский, , И.Г. Скобцов, , Д.Г. Конанов, 
Published: December 2022

Работа посвящена оценке влияния эксплуатационных факторов на ремонтопригодность лесных машин. Цель работы заключается в обосновании и апробации порядка оценки факторов, определяющих ремонтопригодность транспортно-технологических машин, с использованием методов корреляции и регрессии. В первой части статьи представлен краткий обзор статистических методов анализа факторов эксплуатационной технологичности. Вторая часть статьи посвящена построению уравнения регрессии и определению значений коэффициентов в модели. В качестве факторов, определяющих продолжительность технических воздействий, приняты длительность эксплуатации лесных машин, стаж работы ремонтных рабочих и техническая оснащенность ремонтной базы. Связь между факторами и продолжительностью технических воздействий представлена в виде множественной линейной модели. В качестве показателей тесноты связи между исследуемыми переменными величинами использованы парные коэффициенты корреляции. Для определения коэффициентов регрессии линейной модели использована система нормальных уравнений. В третьей части статьи проведен анализ полученного уравнения регрессии. В качестве критерия правильности и полноты отбора факторов использован коэффициент детерминации. По полученной величине критерия был сделан вывод о достаточно высоком уровне полноты учета совокупности факторов, влияющих на продолжительность технического обслуживания и ремонта машин. Проведена проверка значимости коэффициентов уравнения регрессии с использованием критерия Стьюдента. По результатам проверки все рассматриваемые факторы признаны значимыми для оценки продолжительности технических воздействий. Наибольшее влияние на продолжительность технических воздействий оказывает техническое состояние машины, зависящее от длительности её эксплуатации. Влияние стажа работы (квалификации) исполнителей и уровня оснащенности ремонтно-обслуживающей базы незначительно отличаются друг от друга, однако уровень оснащенности ремонтной базы является более значимым.
The paper deals with the estimation of operational factors affecting forest machine maintainability. The main goal of this study is to substantiate and test the order of operational factors estimation using correlation and regression methods. A brief description of statistical methods of operational factor analysis is presented in the first part of the paper. The second part of the paper presents the obtained multiple regression equation and determined values of beta coefficients. Operation time of forest machine, staff employment period and servicing base technological infrastructure are accepted as independent variables determining servicing time. The interaction between independent variables and servicing time is presented as a multiple equation of linear regression. Pair correlation coefficients are used as indices of close linkage among the analyzed variable quantities. The system of normal equations is used to determine the regression coefficients of the linear model. The analysis of the obtained regression equation is given in the final part of the paper. The coefficient of determination is used as the accuracy and completeness criterion of factor selection. According to the obtained value of the criterion, it was concluded that the level of completeness of factor selection is sufficiently high. The statistical significance of regression coefficients is verified using Student's test. All considered factors are recognized as significant for servicing time estimation according to the results of verification. Furthermore, operation time of forest machine is recognized as the general maintenance factor affecting the duration of technical impacts. The effects of the staff employment period and the servicing base technological infrastructure differ slightly from each other; however, the servicing base technological infrastructure factor is more significant.