Выявление линейной регрессии

Нахождение линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Если переменные хул у имеют количественное выражение, то для выявления связи между ними нужно нанести все результаты наблю- [c.129]

Для верхнего (х+) и нижнего (х ) уровней остается исходный шаг варьирования ри. Новые натуральные переменные снова кодируют [выражение (11.2)] и повторяют эксперимент по аналогии с первым этапом. Такое линейное приближение повторяется до тех пор, пока не получат В > О, 90 и пока коэффициенты регрессии не поменяют знаки. В < О, 9 означает, что слишком искривленная поверхность отклика не поддается больше описанию с помощью линейного приближения. Изменение знака одного из коэффициентов регрессии свидетельствует о переходе через оптимум. Слишком острый пик оптимума можно локализовать одним только изменением знака, так что при известных условиях остальные этапы просто не нужны. Если оптимум выявлен еще не достаточно хорошо, то строят приближение поверхности отклика с помощью полинома второго порядка [c.202]

Затем строится система линейных уравнений, отражающих зависимость между коэффициентом использования мощности и факторами. С помощью уравнений регрессии можно определить влияние каждого фактора на размер использования мощности и выработать мероприятия, направленные на эффективную отдачу парка оборудования и площадей. Математико-ста-тистические методы используются в расчетах производственных мощностей отдельных групп оборудования, цехов и производств. Расчеты, выполненные на ЭВМ, увеличивают их точность и снижают трудоемкость расчетных операций. Оптимизация загрузки оборудования в условиях ограниченной производственной мощности оборудования способствует выявлению внутрипроизводственных резервов и равнонапряженной загрузке всего парка оборудования. [c.279]

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