Выбор структуры уравнения регрессии

Выбор структуры уравнения регрессии [c.110]

Для конкретности и простоты предположим, что мы рассматриваем случай с пятью переменными. Эти пять переменных можно соединить множеством различных путей некоторые из них изображены на рис. 4.10. Возможные корреляции между причинами здесь не показаны. Структура связей зависит от самого предмета, т. е. от физического или биологического смысла рассматриваемых переменных. Истинная структура связей для любого данного набора переменных обычно неизвестна, и установление ее — первая задача в предпринимаемом исследовании. Метод путевого анализа дает нам возможность проверить некоторые из наиболее вероятных схем причинности и оценить относительные достоинства каждой из них. В обычном уравнении множественной регрессии одна переменная выражается через все остальные. С точки зрения путевого анализа это эквивалентно выбору схемы причинности, приведенной [c.247]

Выбор для определения условных размеров молекул ионных радиусов элементов при координационном числе 6 [26] связан с тем, что это число представляется наиболее распространенным и может быть принято за среднее для большинства ионов в соединениях. Конечно, нельзя считать, что для всех кристаллических структур характерны эта координация и соответствующие ионные радиусы составляющих элементов. По-видимому, это обстоятельство, а также погрешности в определении величин СЭО являются основными причинами отклонений известных величин Я (/), от линейных зависимостей типа (14) и (или) (16). Характерным примером являются результаты исследований в системах B,Oi— СаО и AI2O3—СаО (рис. 3 а, б), где зависимость (15) записывается уравнениями более сложными, чем уравнения линейной регрессии. Тем не менее выявленная эмпирическая закономерность, которую мы назвали размерным правилом линейной аппроксимации (РПЛА), позволяет корректиро- [c.14]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология