Нелинейные методы обработки данных

Исследования направлены, главным образом, на обработку методами линейного и нелинейного регрессионного анализа многолетних данных по разным источникам водоснабжения с последующим выводом эмпирических зависимостей [107, 108, 109 (стр. 121)]. Делаются также попытки получения обобщенной теоретической зависимости дозы коагулянта от показателей качества воды, поскольку использование такой зависимости в автоматической системе управления очисткой воды может за счет снижения расхода коагулянта дать существенный экономический эффект. На одной из таких попыток, осуществленной автором [110, 111], мы остановимся подробнее. [c.168]

Графическая обработка данных является основным приемом экспериментального исследования. Там, где имеется большой разброс, визуальная подгонка кривой иногда недостаточно точна потому, что на процесс может влиять субъективный фактор вводящей в заблуждение интуиции, особенно там, где имеется более двух переменных. Этот недостаток преодолевается регрессивным анализом, который формализует графическую процедуру выведением уравнения, представляющего эти данные. Основные принципы процедуры в общих чертах описаны в Приложении В. Однако такие методы трудоемки, особенно, если связь нелинейна, и их нелегко освоить даже там, где есть возможности машинного счета. Если у является функцией х, то точки данных хорошо выполненного эксперимента составляют связь y = f x), и, вероятно, мало что можно приобрести формальным регрессивным анализом. Из-за недостатков эксперимента зависимость f(x) может быть скрыта рассеянием данных. К тому же метод аппроксимации не может дать точных значений коэффициентов функции, и ее вид вновь оказывается под вопросом. В таком случае скорее следует говорить о корреляции между у и X, чем о зависимости. Коэффициент корреляции р определяется выражением [c.24]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология