Примеры применения регрессионного анализа

ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА И СТАТИСТИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ [c.132]

Здесь будет рассмотрено несколько примеров применения статистического планирования для разработки оптимальных условий ведения химико-технологических процессов. Кроме того, будут приведены примеры применения регрессионного анализа и статистического планирования в области экономики химических производств и при получении интерполяционных формул, описывающих физико-химические свойства вещества. [c.132]

Выше были рассмотрены примеры применения регрессионного анализа для получения интерполяционных формул, в которых использовались литературные данные. Для вычисления коэффициентов интерполяционных формул по данным, полученным непосредственно из экспериментов, можно применить статистическое планирование. [c.157]

В качестве примера рассмотрим применение регрессионного анализа для оптимизации процесса альдолизации ацетальдегида [72] в промышленных условиях. Процесс альдолизации ацетальдегида проводят в трубчатых реакторах, охлаждаемых водой в качестве катализатора используется щелочь. Факторами, существенно влияющими на процесс, являются 21= (О — 4)0,5 (О —расход технического ацетальдегида, г/ч) 22==а1 —92 [c.150]

Книга состоит из шести глав. В первой главе излагаются методы расчета доверительного интервала и проверки некоторых статистических гипотез. Вторая — посвящена простейшим схемам дисперсионного анализа. В третьей и четвертой главах рассматривается регрессионный анализ и построение некоторых статистических планов, наиболее часто употребляемых при оптимизации химических процессов. Пятая глава посвящена методологии применения статистических планов для оптимизации технологических процессов. В последней, шес гой главе даны примеры разработки оптимальных режимов отдельных химических процессов с использованием статистических методов планирования экспериментов. Приложение к книге содержит необходимые сведения о матрицах, статистические таблицы и словарь терминов. [c.8]

Рассмотренные примеры показывают целесообразность применения многомерного регрессионного анализа для математического описания взаимосвязи между различными физико-химическими свойствами. [c.157]

Прогнозирование состава нефтей в отложениях Предкавказья уже проводилось [1, 15], поэтому остановимся на нем очень кратко. Следует отметить, что именно в этом регионе была разработана методика выделения генетических типов нефтей и прогнозирования их состава с позиций цикличности процессов нефтегазообразования. В основу прогнозирования состава нефтей в этом регионе впервые был положен генетический тип нефти, а также впервые для этой цели применен корреляционно-регрессионный анализ для выявления связи между составом нефти и условиями ее залегания. На примере этого региона были разработаны понятия как о зонах генерации, так и о палеотемпературных максимальных зонах и рассмотрены возможные изменения нефтей при миграции их из зон генерации в зоны накопления. [c.182]

Полученная зависимость от [HR] линейна с параметрами /Ср и 2К1Кцы- Уравнение вида Y = аа- а Х с оптимизируемыми параметрами ао и а носит название линейной регрессии Y на X. Параметры ао и aj носят название свободного члена и коэффициента регрессии. В целом, разбираемый пример представляет частный случай регрессионного анализа, основанного на применении принципа наименьших квадратов для нахождения оптимального набора параметров для функций заданного типа. [c.847]

В работе расмотрены все важнейшие направления количественного анализа хозяйственой деятельности предприятий (основы теоретической статистики и теории вероятностей, применение корреляционно-регрессионного метода для изучения взаимосвязей экономических явлений и процессов). Кроме того, в работе изложена статистическая методология решения конкретных менеджерских и маркетинговых задач (управления проектами, управления запасами, анализа доходности финансовых вложений). Применение линейного программирования в экономике показано в работе на основе решения транспортной задачи. Просим обратить внимание, что в предложенных автором практических примерах в качестве временных периодов приводятся 1997 и 1998 г. В реальности же, с точки зрения статистической обработки информации, эти сведения никак не могут быть сейчас представлены, так как в научный оборот поступают сведения только за 1996 г. [c.5]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология