Корреляционный коэффициент

К косвенным гидравлическим показателям фильтрующего материала относится его воздухопроницаемость, выражаемая количеством воздуха, прошедшего через единицу поверхности материала за единицу времени. Обычно воздухопроницаемость материала бывает прямо пропорциональна его удельной пропускной способности при фильтровании масел, однако единого корреляционного коэффициента, позволяющего переходить от одного показателя к другому независимо от структуры [c.203]

Корреляционный коэффициент близок к единице (жела-5 тельно г>0,99, но не менее 0,95—0,97). [c.88]

Константы равновесия илн скоростей реакций (или полярографические характеристики) могут быть вычислены путем подстановки приведенных в таблицах постоянных в соответствующие корреляционные уравнения, Этн постоянные подразделяются на два типа ддии характеризуют определенные классы реакций при данных условиях (реакционные серии), другие — структурные единицы (заместители). Степень соответствия определяемых по таб лицам величин имеющимся экспериментальным данным характеризуется среднеквадратичным отклонением 5 точек для отдельных заместителей от линии регрессии. Степень приложимости указанного в табл. 8 нли 9 корреляционного уравнения к соответствующей реакционной серии характеризуется корреляционным коэффициентом г. Условно можно принять, что прн г >. 0,99 имеется отличная корреляция, при 0.99 0,95 — хорошая корреляция, при 0,95 > / > 0,90 — удовлетворительная и прн г < 0,90 — неудовлетворительная корреляция, [c.935]

Величина т) оценивает полноту связи между у ж х. Полноту линейной связи между у ж х определяет корреляционный коэффициент г [c.106]

Выше обсуждались данные, включающие результаты испытаний Грина типа III [179] и показывающие, что водород может играть важную роль в КР алюминиевых сплавов. Теперь рассмотрим процессы, которые при этом могли бы происходить. Критический обзор микроструктурных моделей КР в алюминиевых сплавах был сделан в работе [68], где механизмы, основанные на представлениях о путях анодного растворения, или преимущественном скольжении в свободных от выделений зонах межзеренных границ (см. рис. 55) были признаны неадекватными. Остается еще две возможности, одна из которых связывает стойкость к КР с непланарным скольжением [153, 155], а другая — с ростом заполнения межзеренных границ выделениями [347] (рис. 55). Имеются экспериментальные данные, свидетельствующие в пользу как одной, так и другой возможности, однако тщательные исследования, выполненные на промышленных сплавах, показали, что наибольшие корреляционные коэффициенты получаются в случае модели, [c.143]

Использовались три системы для ТСХ. Только системы с наиболее низким корреляционным коэффициентом (например, г = 0.22, что соответствует случаю 6) приводят к хорошему разделению. Системы на рис. а (г = 0.9 ) оказываются нерезультативными. Данные из публикации [74]. [c.226]

Таблица 14. Дискриминирующая (разрешающая) способность ОР, характеризующая пары хроматографических систем, увеличивается со снижением корреляционных коэффициентов для Кг, наблюдаемых при использовании таких систем.

Корреляционные коэффициенты для Кг, характеризующих пары [c.227]

Значение корреляционного коэффициента, близкое к 1, указывает, что между рассматриваемыми рядами чисел действительно имеется довольно близкая положительная корреляций. [c.311]

Движущийся слой дисперсного материала позволяет обеспечить непрерывный технологический процесс, проводимый при контакте потока текучей среды и дисперсной твердой фазы. Обычно используется нисходящее гравитационное движение дисперсного материала. Отличие от теплообмена в неподвижном слое здесь состоит в некотором разрыхлении слоя при его движении, особенно заметном в непосредственной близости от стенки, что приводит к увеличению скорости фильтрационного движения среды в местах с большей локальной порозностью слоя. Кроме того, частицы внутри движущегося как единое целое слоя получают некоторую возможность вращения и относительного перемещения. Эти обстоятельства интегрально учитываются значениями корреляционных коэффициентов в экспериментально получаемых соотношениях для эффективной теплопроводности, внешнего и межфазного теплообмена для движущегося слоя дисперсного материала. [c.262]

При исследовании взаимосвязи нескольких или многих случайных величин коэффициенты корреляции между каждой парой переменных оцениваются по одной из формул (X.23) — (Х.25). Может быть также введен множественный корреляционный коэффициент Ру, отражающий общую зависимость переменной у от остальных переменных Хи- Оценка Гу коэффициента ру вычисляется по формуле [c.426]

Теперь необходимо доказать, что полученный корреляционный коэффициент имеет смысл, а не является результатом случайного совпадения. Тот факт, что коэффициент корреляции равен 1, сам по себе ничего не означает в тех случаях, когда число пар значений невелико, получить высокое значение коэффициента корреляции довольно просто. Экстремальный случай — это две пары чисел, корреляционный коэффициент для которых всегда равен единице, но это еще ровно ничего не означает. Для проверки, насколько рассматриваемое соотношение соответствует действительности, можно воспользоваться так называемым тестом экспериментатора (см. рис. 18). Число степеней свободы на два меньше, чем используемое число пар цифр Ы 1 вычисляется по формуле [c.343]

Подставляя соответствующие значения, находи.м (сн.) =6.58 X Имеющиеся в таблица.х [7] корреляционные коэффициенты г и S позволяют дать оценку точности этого результата. [c.26]

Найдены вероятностные характеристики этих величин математическое ожидание, корреляционный коэффициент. Математическое ожидание [c.211]

Корреляционный коэффициент г (/ для множественной корреляции, в случае более чем одного переменного параметра), показывающий, насколько хорошо экспериментальные данные описываются этим уравнением. Если корреляционный коэффициент равен единице, то это соответствует точной функциональной зависимости. Чем больше г Я) отличается от еди- ницы, тем более сомнительно, что найдена правильная форма искомой зависимости. [c.87]

Распределение реакционных серий по различным интервалам значений р в зависимости от значения корреляционного коэффициента г [c.93]

Центральной проблемой при исследовании взаимосвязи между энтальпийной и энтропийной составляющими является сама методика обработки экспериментальных данных. В подавляющем количестве примеров из литературы этот вопрос решается наиболее прямолинейным образом строят график в координатах АН АН, Е) и Л) с расчетом получить прямую, либо вычисляют параметры соответствующей линейной регрессии, пользуясь методом наименьших квадратов. Наклон прямой в указанных координатах рассматривается в качестве изокинетической температуры р (при использовании 1дЛ вместо А5= , наклон равен р/2,3 ). Отклонениям от прямой, полученной таким образом, либо факту получения нескольких параллельных прямых, придается определенный физический смысл. Последовательное рассмотрение этого метода и наиболее полный обзор всего соответствующего материала, выбранного по принципу, чтобы корреляционный коэффициент превышал 0,95, приведены в книге Леффлера и Грюнвальда [87] (см. также работы [69, 70, 350, 594—602] и др.) . [c.254]

Первая конкретная проблема, возникающая при обработке экспериментальных данных, сводится к следующему с какой достоверностью мы можем сказать, что величина х отличается либо от единицы, либо от Т 1Т2, либо как от единицы, так и от Т 1Т1. Только значение корреляционного коэффициента регрессии в координатах еще не является достаточным критерием, чтобы судить о возможности делать какие-либо определенные выводы. [c.260]

Второй эксперимент. Вывод уравнения по второму эксперименту производится методом последовательного исключения неизвестных. После подстановки из табл. 1У-2 в систему (1У-22) соответствующих значений парных корреляционных коэффициентов, име м [c.206]

В этой формуле V — амплитуда переменного напряжения, выделяемого на ячейке в результате пропускания переменного тока I, а значения коэффициентов выпрямления и корреляционных коэффициентов определены ниже для каждого из возможных сочетаний стадий (1) — (3). [c.237]

Следовательно, при создании новой системы (которая будет использоваться совместно с существующей) может потребоваться изменение не только сорбента, но и переход от однокомпонентной к многокомпонентной подвижной фазе (и наоборот), чтобы разработанная система оказалась действительно иной. Следует стремиться к максимально большему различию систем (дающему наиболее низкие корреляционные коэффициенты), при котором число случаев нарушения порядка элюирования должно быть по возможности наибольшим. [c.225]

Высокие корреляционные коэффициенты (0.902) приводят к наиболее малым значениям ВР (0.763). Рассмотренные ниже данные, соответствующие 100 основным лекарственным средствам, заимствованы из [73]. Интересно отметить, что при ошибке для Е, равной 0.1, и при наилучшей дискриминирующей способности СР (0.929) для случая 4950 теоретически возможных пар все еще остается число возможных неразделившихся пар, равное М == [п(п-1)( -ОР)] = 361. Следовательно, для того, чтобы сузить область поиска и подтвердить правильность идентификации интересующего вещества, необходимо применение иных дискриминационных методов (не по значениям Кг) [c.227]

Для того чтобы выяснить, имеет ли приведенное соотношение статистический смысл или является случайным, введем понятие о коэффициенте корреляции. Коаффициентом корреляции называют такую величину, которая принимает значение -(-1, если экспериментальные величины точно подчиняются уравнению вида у = ах Ь с положительными значениями а, и —1, если они точно соответствуют этому же уравнению, но с отрицательными значениями а. Значения коэффициента корреляции между О и +1 указывают, что эти величины связаны уравнением с положительными значениямп а, по это соотношение не наилучшим образом описывает экспериментальную зависимость (т. е. на графике точки будут разбросаны вокруг прямой). Подобные ше рассуждения справедливы и для значений а от О до —1. Равенство корреляционного коэффициента нулю означает, что между экспериментальными величинами отсутствует какое-либо соотношение, имеющее статистический смысл, т. е. то соотношение случайно. [c.310]

Данные КМ классифицируются также по форме их получения (непосредственно измеренные величины или вычисленные на их основе какие-либо иные показатели), типам объектов КМ (элементарным или комплексным), способу наблюдения (разовые, режимные, многократные дискретные, непрерывные наблюдения за определенным показателем или совокупностью показателей). Выделяются первичные и вторичные данные КМ. Первичные данные поступают в систему в результате прямых измерений, либо получаются в результате обобш ений (усреднений) непосредственно замеряемых показателей. Такое усреднение осуществляется либо по территории большей крупности, либо во времени (получение интегральных характеристик многократно или непрерывно наблюдаемого показателя). Первичными данными считаются также результаты статистической обработки измеряемых показателей (средние значения, дисперсии, корреляционные коэффициенты, максимальные и минимальные значения, моменты высших порядков и т. п.). Вторичные данные вычисляются на основе первичных данных по определенным правилам. При вычислении вторичных данных они приобретают иное информационное качество, чем первичные данные, на основе которых они получены. [c.446]

Корреляционные коэффициенты связи каталитической активности бинарных соединений в дегидрировании изр-СзН70Н с различными свойствами твердого тела [c.106]

Вычисление г, Т], 6 и а и построение аналогичных графиков для дегидратации U30- 3H7OH показало отсутствие корреляции Ig к с С/, Ф и 1/е (см., например, рис. 41). Достоверную корреляционную бвязь удалось установить лишь между Ig /с и разностью электроотрицательностей (рис. 42). Значения корреляционных коэффициентов в этом случае составляют т] = 0,58, г = —0,49, Ъ = —0,73, [c.110]

В корреляционнном анализе единственным субъективным фактором было придание той или иной работе статистического веса. Поэтому мы проводили вычисления, изменив исходную шкалу статистических весов. Если приписать наиболее надежным данным статистический вес 10 или 2 (вместо 4, как было сделано выше), численные значения корреляционных коэффициентов несколько изменятся, но останется прежним вывод о наличии или отсутствии корреляции. [c.110]

Значительно более обширный статистический материал относительно применимости уравнения Гаммета был приведен в 1953 г. Джаффе [10], исходя из существенно возросшего к этому времени объема экспериментального материала. Для 371 реакционных серий среднее стандартное отклонение 5 экспериментальных точек от линии регрессии по уравнению (1.9) равнялось 5 = 0,091 логарифмических единиц ( =1,48 5). Для 27 серий 5>0,3, для 5 серий 5>0,5. Поскольку при прочих равных условиях величина 5 пропорциональна р, Джаффе приводит также значения корреляционных коэффициентов г, которые характеризуют степень соблюдения линейности между lgfe и а согласно заданной зависимости типа (1.9). Величина г в меньшей степени зависит от р. Среднее значение г для 371 серий равно [c.22]

Пользуясь апециально подобранными данными для соответствующих гипотетических реакций, в цитируемой работе показывается, что при условии выполнения указанного условия имеет место также идеальная линейность между величинами АЯ и А5, вычисленными обычным образом из соответствующих зависимостей между gk -а Т. Другой набор данных соответствует гипотетической реакции, для которой прямые gk—1/7 заведомо не пересекаются в одной точке, что равносильно отсутствию единой изокинетической температуры. Точки попарного пересечения этих прямых (всего для пяти гипотетических реакций) расположены в интервале температур в 113°. Тем не менее, зависимость между вычисленными из этих прямых величинами АЯ и А5 является с хорошим приближением линейной, характеризуясь корреляционным коэффициентом 0,998. Это соответствует прекрасному соблюдению ИЗ, если пользоваться критериями, предложенными в [87]. Далее Петерсон [605] отмечает, что из литературы ему не известно ни одного примера, когда требование пересечения указанных прямых в одной точке соблюдалось хотя бы приближенно. [c.257]

Конкретная проблема, возникающая при обработке таких экспериментальных данных, сводится к следующему с какой достоверностью можно сказать, что параметр х отличается от единицы или T1IT2, либо как от единицы, так и от Г,/Гг. Значения только корреляционного коэффициента регрессии в координатах Ig кт — [c.264]

Степень линейной зависимости (закоррелированности) между двумя шкалами параметров х, и Х] характеризуется соответствующим парным корреляционным коэффициентом г,- . Представляется разумным, чтобы значения ri включались в набор стандартных характеристик результатов обработки данных согласно уравнению (II. 1). [c.316]

Мутагены могут в значительной степени изменять корреляционное отношение между содержанием белка в зерне, весом 1000 зерен и весом семян с растения. В контрольном варианте наблюдается довольно сильная отргщательная корреляция между содержанием белка в зерне и весом 1000 зерен (—0,77+0,072) и средняя отрицательная зависимость между содержанием белка и весом семян с растения (—0,45 0,010). В популяции Мз растений в вариантах с обработкой НММ корреляционные коэффициенты менеду этими признаками претерпевают существенные изменения. Зависимость между содержанием белка и весом 1000 зерен в опытном варианте — средняя (—0,44+0,010), а зависимость между содержанием белка и весом семян с растения — слабоотрицательная (—0,18 0,011). Меньшая зависимость накопления белка в зерне от урожайности и крупности семян должна повышать шансы отбора растений, сочетающих высокие показатели этих признаков. Например, в опытном варианте растение № 54 наряду с [c.168]

Наиболее распространенный прием определения концентрации восстановителей в воде химическим путем связан с двухчасовым кипячением пробы воды с кислым раствором бихромата и потенциометрическим титрованием неизрасходованного бихромата Fe(H). Найденная таким путем величина носит название химическая потребность кислорода (ХПК), для ее определения выпускаются специальные приборы [204, 280, 281]. Однако в [279] справедливо отмечается, что для оперативного контроля ХПК время анализа велико и кинетическая информация отсутствует, а она может быть не менее значима, чем конечные результаты. Крунчаком с соавт. предложен способ определения восстановительной емкости (вместо ХПК) на основе прямой оксредметрии с использованием щелочных растворов системы [Ре(СЫ)б] " который формально свободен от перечисленных недостатков бихроматной методики [278]. Однако пересчет восстановительной емкости к значениям ХПК требует нахождения корреляционных коэффициентов, специфичных для разного типа вод. Еще более важным является то обстоятельство, что концентрация веществ, способных окисляться [Ре(СЫ)б] при выбранных в [279] условиях, составляет обычно лишь малую долю от определяемой с помощью К2СГ2О7. [c.139]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология