Характеристика зависимостей (Регрессионный анализ)

Характеристика зависимостей (Регрессионный анализ) [c.164]

Методом множественного регрессионного анализа установлена корреляционная зависимость средней температуры кипения продуктов пиролиза от характеристик углеводородного сырья [c.78]

Определить методом регрессионного анализа вид функциональной зависимости аналитического сигнала от концентрации (содержания) определяемого элемента рассчитать метрологические характеристики параметров градуировочного графи--ка и результатов анализа. [c.25]

Построение и анализ многофакторной регрессионной модели позволяют судить о численном влиянии факторов на изучаемый показатель дефектности трубопровода и изменении этого показателя при варьировании значений каждого фактора. Критерием оценки адекватности модели является коэффициент детерминации который представляет собой статистическую характеристику, учитывающую как линейные, так и нелинейные виды связей и дающую возможность оценивать степень адекватности построенной модели с помощью зависимости [c.113]

Существуют более надежные способы выражения усталостных характеристик, предусматривающие использование статистического подхода, когда степень опасности разрушения можно выразить в вероятностных терминах [92, 93]. К ним следует отнести регрессионный анализ, на основе которого по результатам испытания образцов в некотором интервале напряжений вычисляют регрессионное уравнение, определяющее вид зависимости долговечности от величины напряжения. В [c.35]

Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. С помощью этих моделей можно обрабатывать статистические Данные, исследования закона распределения некоторой случайной величины, корреляционного (регрессионного) анализа получения количественной характеристики связей и зависимостей между различными технико-экономическими показателями. Кроме того можно определять степень влияния каждого производственного фактора на изучаемый показатель или для дисперсионного анализа влияния на технико-экономические показатели одновременно действующих факторов и выбора из ряда факторов наиболее важных. [c.128]

Определить методом регрессионного анализа вид функциональной зависимости Л = / (С) рассчитать метрологические характеристики градуировочного графика и результатов анализа [c.302]

Результаты статистической обработки с применением автоматизированной базы данных позволили оценить влияние основных факторов на коррозионные процессы в ТП с применением факторного и регрессионного анализа. Матрица наблюдений, по которой построены модели прогноза образования числа дефектов, состоит из 11 параметров и включает характеристики дефектов и труб, а также режимы работы ТП. Особенность прогнозирования заключается в подготовке исходных данных для расчета, так как построение модели по существующей базе данных положительных результатов не дает. Матрица наблюдений сформирована после исследования и статистического анализа дефектов. За зависимый параметр принято количество дефектов типа потеря металла , так как они наиболее полно отражают процессы коррозии на внутренней поверхности ТП. На основе полученного регрессионного уравнения по данным первого прогона внутритрубной УЗД (рис. 3.14, кривая УЗД-90) построена [c.131]

Математическое моделирование использовано фирмой British Petroleum в 70-е годы для совершенствования процесса низкотемпературной изомеризации углеводородов С4—Сб. Были получены [11] точные зависимости, позволяющие рассчитывать выход, продуктов изомеризации и срок службы катализатора для сырья и продуктов разного состава. Выход продуктов изомеризации в реакторе с неподвижным слоем катализатора и при его фиксированной активности для разных составов сырья и ре-жимнУх параметров рассчитывают по математическому описанию вида (VII.8) и (VII.10), Применив, очевидно, методы регрессионного анализа, исследователи получили также соотношения, связывающие технологические характеристики продукта (например, октановое число) и срок безрегенерационной работы катализатора. [c.293]

Характеристики иммунохимического метода определения КК-МВ. Для изучения возможного влияния КК-ВВ на результаты иммунохимического тестирования КК-МВ сравнивали данные анализа одного и того же КК-МВ-содержащего образца сыворотки до и после добавления к нему определенного количества очищенной КК-ВВ. Оказалось, что в пределах ошибки анализа, присутствие КК-ВВ не влияет на результаты определения КК-МВ (рис. 21-8 и табл. 21-2). Точность анализа при активности 100 МЕ/л и 11,2 МЕ/л достигает соответственно 1,3% и 2,4% в рамках одного опыта и значений 4,5% и 6,3% при сравнении внутри серии опытов. При этом наблюдалась идеальная линейная регрессионная зависимость для серии раз-ведений положительного контроля в солевом растворе, отвеча- [c.329]

В аналитической химии приемущественно встречаются линейные связи. Изучению этих зависимостей с помощью оценки корреляции и характеристики методом регрессионного анализа посвящена данная глава. [c.159]

При исследовании зависимости успешности от массы заряда авторы не пользовались регрессионным анализом, так как успешность зависит от большого числа факторов и функщюнальных зависимостей различных характеристик успешности от массы заряда просто не существует. При анализе данных учитывался качественный вопрос выявляют ли данные результаты применения ТГХВ оптимальную (цля данных объединения и типа коллектора) массу заряда Поэтому для каждой массы вычисляли соедние (по обработкам зарядами данной массы) значения различных характеристик успешности. Искомым являлось тжое значение массы, при котором эти характеристики имеют максимум. [c.49]

Для градуировки спектрометров могут использоваться те же приемы и способы, что и в других вариантах атомно-эмиссионного спектрального анализа. Однако с развитием вычислительной техники все шире используются статистические регрессионные методы аппроксимации градуировочньж зависимостей многофакторными математическими моделями различного вида. Некоторые из них были рассмотрены ранее (см. 14.2.1). Применяют также градуировочные характеристики полиномиального типа, в виде степенных многочленов и др. [c.416]

Приближенная регрессия. Метод наименьших квадратов. Для характеристики формы связи при изучении корреляционной зависимости пользуются уравнением приближенной регрессии. Задача ставится таким образом по данной выборке объема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить допускаемую при этом ощибку. Эта задача рещается методами регрессионного и корреляционного анализа. Уравнение приближенной регрессии существенно зависит от выбираемого метода приближения. В качестве такого метода обычно выбирают метод наименьщих квадратов. Пусть задан некоторый класс функций /(х), накладьшающих на выборку одинаковое число связей I. Число связей I равно числу неопределенных коэффициентов, входящих в аналитическое выражение этой функции. Чаще всего используют многочлены различной степени. Наилучшее уравнение приближенной регрессии дает та функция из рассматриваемого класса, для которой сумма квадратов имеет наименьшее значение л [c.125]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология