Корреляционный анализ анализ

В отличие от методов регрессионного анализа, описанных в гл. 5, методами корреляционного анализа исследуют случайную связь между независимыми переменными. Предлагая то или иное уравнение регрессии, исследователь тем самым определяет как само существование зависимости между независимыми переменными, так и математический вид этой зависимости. При корреляционном же анализе проверяется лишь сам факт, т. е. статистическая гипотеза об отсутствии (или наличии) связи. Сама природа величин, между которыми такая случайная связь предполагается, позволяет судить о ней как о вероятностной, [c.122]

Для отыскания уравнения математической модели типа (УП.З) в настоящее время применяют различные методы [33, 63, 64, 66, 771 множественного регрессионного анализа, корреляционного анализа, полного и дробного факторного эксперимента, случайного баланса, эволюционного планирования и др. Но какой из них наиболее приемлем для той или иной конкретной задачи сказать определенно нельзя. Некоторые из этих методов, наиболее часто применяемые при описании процессов в химических реакторах, кратко изложены ниже. [c.136]

Корреляционно-регрессионный анализ [c.6]

Методика построения карт прогноза фазового состояния и состава углеводородных флюидов заключается в следующем. По данным карт изменения состава нефтей в пределах нефтегазоносного комплекса выделяют зоны с нефтями и газами разного состава. Границы этих зон наносят на карты прогноза. На основании корреляционного анализа выявляют связи между глубиной, температурой, давлением, с одной стороны, и свойствами и составом нефти, с другой, и отмечают глубинно-температурные интервалы изменения состава нефтей вплоть до их значительного катагенного превращения и перехода в конденсаты. На основании этих материалов коррелируются границы выявленных по геохимическим данным зон с разным фазовым состоянием УВ и составом нефтей. [c.161]

По данным корреляционного анализа, состав нефтей, залегающих в нижнепермских отложениях, практически не связан с условиями залегания. [c.165]

Корреляционный анализ устанавливает степень взаимной зависимости случайных величин и событий на основании изучения усредненного закона поведения величин, функционально несвязанных между собой, а также меру зависимости между рассматриваемыми величинами. Таким образом, корреляционный анализ изучает вероятностную (стохастическую) связь случайных величин, при которой изменение одной величины ведет к изменению распределения другой например, имеется стохастическая связь гранулометрических составов шихты, подаваемой в барабанный гранулятор, V продукта гранулирования. Связь между случайными величинами [c.16]

Р + 2 , а Е) (корреляционный анализ). Здесь Р — статистика Е — единичная матрица — дисперсия ошибки р — вектор эффектов у — вектор коэффициентов регрессии — транспонированная матрица независимых переменных х, которые в дисперсионном анализе могут носить как количественный, так и качественный характер 2 — транспонированная матрица количественных переменных г в задаче регрессионного анализа, а также матрица количественных переменных и количественных откликов в задаче корреляционного анализа. [c.196]

Основная задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы установить, существует ли с определенной вероятностью зависимость у от х или отклик у не зависит от переменной х. Основная задача регрессионного анализа — описать эту зависимость количественно, если она существует, т. е. определить численные значения параметров для известной функциональной зависимости. Основная цель корреляционного анализа — установление характера зависимости между коэффициентами регрессии. [c.196]

В качестве выходных величин рассматривают любой технологический или экономический показатель процесса. Используя при обработке опытных данных принципы регрессионного и корреляционного анализа, удается найти зависимость между переменными и определить условия оптимума. [c.6]

Если дисперсионный анализ позволяет установить факт существования связи между факторами и функцией отклика, а корреляционный анализ показывает, насколько эта связь близка к линейной, то раскрыть характер закономерности, найти вид функциональных соотношений, выражающих стохастическую связь, позволяет регрессионный анализ. С его помощью решают задачу нахождения функции отклика или уравнения регрессии, обычно в виде полинома, связыва-юи1,его выходной параметр со средними (экспериментальными) значениями факторов. [c.17]

Многофакторный корреляционный анализ показывает для рассматриваемых образцов достаточно сильную, но неоднозначную связь с содержанием асфальто-смолистых компонентов тяжелых остатков (табл. 1.2). [c.7]

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]

Таким образом, в результате корреляционного анализа установлена достаточно сильная обратно пропорциональная связь коррозионной активности дистиллятов с их углеводородным составом. Во-первых, чем больше содержание ароматических, в том числе бицик-лических углеводородов, менее склонных к окислению (а при определенных концентрациях играющих роль естественных антиокислителей), тем меньше коррозионная агрессивность дистиллятов при повышенных температурах, т.е. дистилляты вторичных процессов (коксования и каталитического крекинга) менее коррозионно агрессивны, чем дистилляты прямой перегонки (см.табл.2.28). [c.86]

Для исследованных дистиллятов, остатков и топливных компаундов, полученных на их основе, как при низких (в условиях конденсации воды), так и при высоких температурах нами отмечены прямые зависимости коррозионных свойств от концентрации зольных примесей, установленные в результате проведения множественного корреляционного анализа. Наиболее корректные модели, описывающие установленные зависимости были приведены ранее в табл.2.28, 2.29. [c.94]

Проведенный множественный корреляционный анализ для рассматриваемых компаундов позволил отобрать значимые независимые параметры (аргументы) из широкой выборки физико-химичес-ких показателей качества и установить достаточно сильную обрат- [c.98]

Полученные данные об изменении продолжительности индукционного периода в зависимости от содержания смол нами были обработаны с привлечением корреляционного метода анализа. Было установлено, что продолжительность индукционного периода находится в криволинейной зависимости от содержания смол в исходном сырье [56]. Зависимость продолжительности индукционного периода от содержания смол в сырье при применении толуола может быть выражена таким об-азом t = 925 + 3 [c.93]

Применяемые методы исследований геолого-промысловый анализ, ка] тирование остаточных запасов, корреляционный анализ взаимодействия скв жин, геолого-статистическое моделирование. [c.231]

Составление математических моделей на основе активного или пассивного эксперимента может осуществляться, например, с помощью регрессивного или корреляционного анализов. Для проведения активных экспериментов целесообразно использовать методы планирования эксперимента. [c.30]

Разработка программ регрессионного и корреляционного анализа данных. [c.160]

Для детального описания физико-химических основ специфичности действия ферментов требуются разделение и количественное определение различных факторов специфичности. Простой и удобный подход к этоцу вопросу основывается на методах корреляционного анализа и принципе линейности свободной энергии. Основы этого экстратермодинамического подхода разработаны в рамках физической органической химии и нашли широкое применение также в биохимии . Однако по настоящее вреул встречаются попытки упрошенного подхода к этому анализу. [c.184]

Из анализа действительных отклонений размеров базовых деталей аппаратов на основе изучения с помощью явления технологической настедственности при изготовлении корпусов вытекает, что на сборке кольцевых швов точность взаимного расположения двух стьисуемых обечаек в основном определяется разбросом размера диаметра Yd. Для описания количественной стороны этого параметра применен корреляционно-регресивный анализ технологического процесса изготовления цилиндрических обечаек [4]. [c.66]

Н.С. Шуловой был проведен корреляционно-регрессионный анализ для выявления связи между составом нефтей и условиями их залегания (табл. 22). В связи с неравномерным числом данных анализ был выполнен для нефтей двух генотипов — III (D2-3) и V (С—Pi). В целом для всей территории парных коэффициентов корреляции очень мало, и набор коррелируемых параметров для указанных генотипов разный. Так, если для III генотипа плотность коррелируется с глубиной, то для V — с сульфат-ностью пластовых вод. Это же характерно и для многомерных коэффициентов, которые казались более высокими. По данным корреляционного анализа, плотность нефтей III генотипа коррелируется с глубиной, температурой и минерализацией пластовых вод, а плотность нефтей V генотипа — с глубиной и температурой, содержание бензина в нефтях III генотипа — с температурой и минерализацией вод, а V — с глубиной и давлением. [c.54]

Как видно из приведенных данных, условия выделения зоны катагенеза даже в одном регионе не одинаковы. Один из основных факторов, приводящих к катагенным изменениям нефтей, по мнению большинства геохимиков, температура. Анализ геохимического материала по нефтям ряда регионов Советского Союза показал, однако, что закономерного возрастания метанизации нефти с увеличением современной температуры не наблюдается. Корреляционно-регрессивнный анализ состава нефти и условий ее залегания, в том числе и температуры, показал, что как в Предкавказье [11], так и в Прикаспии [5] в каждом стратиграфическом комплексе связь между составом нефти и современной температурой очень сложная. Для нефтей некоторых стратиграфичес1 их комплексов (например, юрские нефти Предкавказья) такая связь вообще отсутствует. Незначительная роль температуры отмечается и для нефтей, залегающих в нижнемеловых отложениях этого же региона, — изменение содержания метановых и ароматических У В зависит от глубины и минерализации вод. В кайнозойских отложениях роль температуры катагенных изменениях нефтей более заметна. Так, в палеоценовых отложениях отмечается связь между уменьшением степени циклизации молекул парафино-нафтеновых и нафтено-ароматических фракций с глубиной и температурой. Лишь в двух случаях отмечается непосредственное влияние температуры в нефтях, залегающих в эоценовых отложениях, число атомов углерода в ароматических кольцах уменьшается с ростом температуры (Уд = = 51,008 — 0,0845 Х ] в нефтях, залегающих в миоценовых отложениях, наблюдается возрастание содержания парафино-нафтеновых УВ с ростом температуры (Урн 34,456 + 0,263 Х ). В Прикаспийской впадине связь между составом нефти и температурой отмечалась только для триасовых нефтей уменьшалась с увеличением температуры (У/< = = 1,64-0,015 Xf). [c.138]

Состав и свойства нефтей различных генотипов, приуроченных к отложениям разного возраста, неодинаково изменяются в зависимости от современных геологических условий. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что теснота связей и набор коррелируемых параметров неодинаковы. Так, например, в Предкавказье состав нефтей в верхнемеловых отложениях практически не коррелируется с условиями залегания, для юрских нефтей получены значимые коэффициенты между глубиной и углеводородным составом бензиновых фракций. Состав нефтей в нижнемеловых отложениях тесно связан с глубиной залегания, минерализацией и сульфатностью вод. На плиоценовые нефти существенно влияют глубина залегания, температура недр и минерализация пластовых вод. Состав нефтей в олигоценовых и эоценовых отложениях коррелируется (но слабее, чем в плиоценовых) с глубиной, температурой, минерализацией вод, а для миоценовых нефтей, состав которых более тесно связан с условиями залегания, о чем свидетельствуют более высокие коэффициен- [c.147]

Корреляционно-регрессионный анализ показал также, что на нефти разных стратиграфических комплексов мезозоя Прикаспийской впадины большое влияние оказывают минерализация и сульфатность пластовых вод в сочетании с глубиной залегания. Основным фактором, оказывающим влияние на формирование современных свойств и состава этих нефтей, является степень сохранности залежи. [c.148]

По данным корреляционно-регрессионного анализа о составе нефтей, глубине их залегания, пластовой температуре и давлении, типе вод и коллекторов был рассчитан предполагаемый тип углеводородного флюида исходя из плотности и содержания парафино-нафтеновых УВ. При прогнозировании типа скоплений УВ были приняты следующие предпосылки при плотности > 0,800 г/см - нефть, 0,800 - 0,790 г/см - нефть и конденсат, 0,790-0,700 г/см - конденсат, < 0,700 г/см — газ. Как видно из табл. 49, на одних и тех же глубинах в зависимости от генетического типа нефтей могут быть встречены разные типы скоплений УВ. Так, например, на глубине 4 км в юрских и нижнемеловых отложениях предполагаются нефтегазоконденсатные залежи, в верхнемеловых — нефтяные, в палеоценовых - газоконденсатные, в олигоценовых - газоконденсатнонефтяные. [c.153]

Для описываемого нефтегазоносного комплекса Н.С. Шулова провела корреляционно-регрессионный анализ. Высокий коэффициент корреляции (/ 0,81) был получен для уравнения = 1,0972 - 0,0317 Н, показывающий связь между плотностью нефти и глубиной ее залегания. Наличие такой связи позволило скорректировать границы зон с нефтями разной плотности. [c.177]

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]

Для определения статистической зависимости между технико-экономическими показателями и показателями уровня организации нроизво.аства (составляющими) следует использовать метод регрессиопио-корреляционного анализа. [c.28]

СК01 модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа [2—7]. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (планирование эксперимента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров, а поэтому сократить общее число опытов. План эксперимента выбирается в зависимости от априорной информации об объекте и от постановки задачи. На каждом этапе изучения объекта выбирается оптимальная стратегия эксперимента. [c.8]

При обработке эксперимента находят уравнение приближенной регрессии, оценивая при этом величину и вероятность этой прибли-Ж нностп. Задача ставится таким образом по данной выборке оС ъема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить до-пхскаемую при этом ошибку. Эта задача решается методами регрессионного и корреляционного анализа. [c.130]

Если 0=1, то существует функциональная записимость между параметрами. Однако при 0 = 0 величины и X нельзя считать независимыми, так как связь между ними, не сказываясь на дисперсиях, может проявить себя в моментах более высокого порядка. И только при нормал1)Ном раснределеинн равенство нулю корреляционного отиошения однозначно свидетельствует. об отсутствии связи между случайными величинами. Корреляционное отношение, как и коэффициент коррелящш в линейной регрессии, характеризует тесноту связи между случайными величинами. Вообще анализ силы связи по 0 называют корреляционным анализом. [c.146]

В соответствии с общими положениями теории дисперсных систем ограничение подвижности структурных образований, определяющее физико-химические свойства жидкостей при низких температурах, тесно связано с типом надмолекулярной структуры и интенсивностью межмолекулярных связей [16,17,26,28-33]. Множественный корреляционный анализ указывает на сильную, но неоднозначную связь температуры застывания компаундов с содержанием ас-фальто-смолистых компонентов, а в некоторых случаях и с размерами дисперсных частиц (табл. 1.3). [c.12]

Итак, корреляционный анализ указывает на прямую зависимость агрегативной устойчивости смесей с крекинг-остатком и обратную для компаундов с гудроном. Такая же закономерность наблюдается и по отношению к другим структурообразующим элементам - парафинонафтеновым углеводородам (рис. 1.19) устойчивость смесей со вторичными асфальтенами возрастает в ряду КГФЗК-ДТЗ-ДТМ. Обратная тенденция имеет место для смесей названных дистиллятов с гудроном. [c.28]

Проведенный многофакторный корреляционный анализ позволил установить для исследуемых топливных компаундов наиболее значимые зависимости их коррозионных свойств от следующих независимых факторов общее содержание серы, коксуемость, содержание металлов в зольных примесях. Наиболее корректные регрес- [c.91]

На практических заншиях рассматриваются задачи обработки экспе-риментальнььх данных ( первичная обработка данных, их группировка, регрессионный и корреляционный анализ, оценка достоверности полученного описания данных и др.), при этом главное внимание уделяется содержательному анализу задачи (пониманию задачи), обоснованному выбору метода её решения, алгоритмической и программной реализации метода на ЭВМ, анализу полученных результатов. [c.14]

В этой главе рассмотрены некоторые аспекты теорий равновег сия и скорости элементарных реакций, корреляционного анализа и квантовой химии. В рамках названных теорий можно интерпретировать обширный экспериментальный кинетический материал и предсказать скорости неизученных реакций. [c.9]