Корреляция множественная

МЕТОДЫ МНОЖЕСТВЕННОЙ КОРРЕЛЯЦИИ МЕТОД БРАНДОНА [c.137]

Таким образом, множественный коэффициент корреляции [c.30]

Методы множественной линейной корреляции позволяют наиболее просто, с использованием стандартных программ выполнять реализацию [c.224]

Методы множественной корреляции..... [c.176]

При этом коэффициент множественной корреляции для (9) К = = 0,997, а относительная погрешность Е = 1,1%. [c.141]

Вольтер Б. В., Маркова Е.В. Исследование процесса полимеризации этилена методом множественной корреляции.— Химическая промышленность , 1961, № 4. [c.167]

В следующей формуле (74) в множественную корреляцию были включены данные о порогах обонятельного ощущения и значения [c.37]

Формулы (85) и (86) имеют сравнительно высокие коэффициенты корреляции — 0.62 и 0,64, а у формулы множественной регрессии (87) Зух — 0,57. [c.38]

Метод множественной корреляции. Если необходимо иссле-дс вать корреляционную связь между многими величинами, то пользуются уравнениями множественной регрессии [c.146]

Это хорошо видно из значимой обратно пропорциональной связи коррозионной активности дистиллятов (в условиях конденсации воды) с общим содержанием серы, установленной в результате проведения множественного корреляционного анализа. Корректность данной модели подтверждена довольно высокими коэффициентами корреляции (К = 0,88) и критерием Дурбина-Ватсона (Д/ = 2, 79). [c.84]

Нелинейния корреляция. Зависимость Y от -X может иметь нелинейный вид, и Б ЭТОМ случае корреляцию ищут в виде степенного ряда Y = а + ЬХ+ сХ +. . ., где X к Х рассматривают как независимые переменные и для отыскания а, Ь, с и т. д. используют формулы множественной корреляции. [c.318]

Коэффициент множественной корреляции для взаимодействия коррозионная активность - плотность тяжелых остатков равен 0,997. [c.87]

Вместо минимизации функционала типа (6.2) возможна минимизация суммы квадратов отклонений логарифмов [19], коэффициента множественной корреляции [36, 241] или суммируемой по всем компонентам [c.161]

Определение параметров нелинейных зфавнений регрессии методом наименьших квадратов. Понятие о множественной корреляции. [c.153]

По способам реализации различают следующие экстраполяционные зависимости методы множественной линейной корреляции, методы параметрической схемы, итерационный и рекуррентный методы, а также метод средних значений [19]. [c.224]

Для оценки, насколько тесно связаны все переменные, пользуются коэффициентом множественной корреляции Я, который вычисляют по формуле [c.317]

Так как коэффициент корреляции Гух является частным случаем корреляционного отношения, его близость по абсолютной величине к единице свидетельствует о близости стохастической зависимости к функциональной, или, иначе говоря, показывает, насколько точно мы можем предсказать значение У, зная значение X. В случае двух переменных эту роль играет коэффициент множественной корреляции [c.127]

При увеличении числа учитываемых переменных Х и линейности функции регрессии коэффициент множественной корреляции увеличивается, стремясь к единице. [c.127]

В случае выборок небольшого объема в величину, Д необходимо внести коррекцию на систематическую ошибку. Чем меньше число степеней свободы выборки / = N—1, тем сильнее преувеличивается сила связи, оцениваемая коэффициентом множественной корреляции. Формула, для коррекции [c.185]

Коэффициент множественной корреляции служит показателем силы связи для миожествеиной регрессии [c.149]

Для выборок небольшого объема в величину иеобходимо внести ко рскцию на систематическую опшбку. Чем меньше число сте-пснеп свободы выборки /==л—/, тем больше завышается сила связи, оцениваемая коэффициентом множественной корреляции. Формула для коррекции [c.149]

Чем больше величина 9, тем лучше анализируемое уравнение описы вает процессо Вели уравнение модели учитывает ряд переменных процесса ), то использует метод множественной корреляции, учитывающий коррвлируемость между и каждым из/Д1]. [c.45]

Характеристика этого уравнения следующая коэф циент множественной корреляции R = 0,965, т.е. весьма близок к 1, критв й Огьюдента = 82,27, т.е. много выше табулированного (2,03) для уровня значимости 0,05. [c.60]

Коэффициенты множественной корреляции и совок пный коэффициент корреляции параметров кокса и содержания связующего с характеристиками материала [2-149] [c.142]

С учетом тесной корреляционной связи (множественный коэффи-Щ1ент корреляции равен 0,865) представляется возможным использовать ур рнение (5.1) для количественного определения потенциальных значений коэффициентов продуктивности в скважинах для каждого проницаемого прослоя (табл .28). При этом относительная ошибка для скважин, вскрывших монолитные пласты, составила 6,4 %. При вскрытии нескольких пластов, значительно отличающихся по толщине и коллектор- ским свойствам, значени Г-коэффициентов продуктивности в целом по скважине, определенные о промысловым данным, не всегда представляются суммой их отдельных пропластков, определенных по геофизическим данным. В зав41Симости от различия свойств пластов по разрезу скважины относительная ошибка составляет 12,4-81,8 %. Это связано с тем, что не все вскрытые пласты принимают участие в работе это сказывается на снижении суммарной в личины коэффициента продуктивности, скважины. Основные причины снижения коэффициента продуктивности в скважинах, эксплуатирующих несколько пластов, В.Г. Каналин и Л.Ф. Дементьев разделили на эксплуатационные и геолого ромысловые, которые вызваны взаимовлиянием пластов, а также обусловлены изменением их свойств по площади и разрезу. При этом они считают, что из-за взаимовлияния пластов суммарная величина коэффициента продуктивности уменьшается на 25—35 %. Для Павловского месторождения снижение суммарной величины К в скважинах, вскрывших больше двух пластов, составляет 24,4 %. [c.87]

Множественная регрессия. Часто приходится искать корреляцию между У и несколькими переменными Хц. .., Х , т. е. находить множественную регрессию между У и Х , Х . Примером может служить корреляция между в ряду химических реакций с , X и параметрами, характеризующими влияние на реакционную способность реакционного центра (индуктивное, резонансное, сте-рическое влияние Ц). Пусть надо установить корреляцию между У и X, и Ха. Метод наименьших квадратов (минимизация 2( /расч — — К,) = т п) дает формулу [c.317]

Б. В. Вольтер, Е. В. Маркова, Исследование процесса полимеризации атилена методом множественной корреляции . Хим. пром., № 4 (1961). [c.115]

Наиболее важными свойствами, определяющими активность лекарственных препаратов, являются три физико-химических свойства липофильность, электронное распределение и форма молекул. Все они связаны с топологической структурой молекул, хотя этот факт, по-видимому, в значительной мере недооценивался. Тем не менее эти свойства были изучены с помощью соотношений линейности свободных энергий (ЛСЭ) [68] и количественных корреляций структура — активность (ККСА) [69]. Подробное обсуждение природы и действия этих двух методов можно найти в книге Зайделя и Шапера [70]. Первый метод основан на предположении, что всякий раз, когда функциональная группа присоединена к одному и тому же центру в молекуле, к полной реакционной способности молекулы будет добавлена или вычтена из нее фиксированная величина. Во втором методе делается предположение, что разнообразные роли, выполняемые функциональной группой в активной структуре, могут быть разделены. Статистика, основанная на множественной [c.201]

Коэффициент множественной корреляции слуншт показателем силы связи в случае множественной регрессии [c.185]

Для оценки влияния одной переменной или группы переменншс на выходную координату используются такие показатели как коэффициент корреляции, частный и множественный коэффициенты корреляции и Г - стношение. [c.26]

Множественный коэффициент корреляции служит мерой линейной вависнмости выходной координаты от совокупности переменных, е Он обозначается Я .сх.зсэ ,,,, х- . С его использованием можно оцонить долю влияния на величину переменных, включенных в модель, от общего влияния всех переменных, действующих на объект. С этой целью анализируются величины дисперсий. Напомним обозначения у. - экспериментальное значение выходной косфдинаты [c.29]

Множественный коэффициент корреляции может быть использовая для оценки значимости всех переменных, вшюченных в модель, [c.30]