Регрессия множественная

VI. Получение уравнения множественной регрессии методом Брандона [17]. По этому методу уравнение регрессии записывается в виде [c.155]

Таблица У.4. Параметры уравнений множественной регрессии

Достоверность коэффициента множественной регрессии выявляют с помощью корректирования его на число переменных уравнения регрессии по формуле [c.142]

По этому методу математическая модель записывается уравнением множественной прямолинейной регрессии [1, 43, 57] [c.140]

Синонимами классического МНК являются следующие термины МНК-регрессия, линейная МНК-регрессия, множественная регрессия, многомерная регрессия. [c.546]

Для определения коэффициентов модели множественной линейной регрессии получим систему линейных уравнений, которая в матричной форме имеет вид [c.87]

Наконец, проверяют достоверность знаков коэффициентов множественной регрессии. Знак коэффициента регрессии достоверен, если [c.142]

Коэффициент множественной регрессии показывает, что 44,3% переменных, влияющих на унос аммиака, не учтено. Поэтому следует взять для расчета большее число переменных (если таковое имеется) и повторить расчет. [c.144]

В следующей формуле наряду с порогом обонятельного ощущения использованы среднесмертельные концентрации. Выведено уравнение множественной линейной регрессии [c.37]

Формулы (85) и (86) имеют сравнительно высокие коэффициенты корреляции — 0.62 и 0,64, а у формулы множественной регрессии (87) Зух — 0,57. [c.38]

В случае линейной регрессии уравнение множественной регрессии имеет вид [c.58]

При использовании расчетно-статистического метода нормы расхода топлива устанавливают на основе анализа статистических данных фактических удельных расходов топлива, а также факторов, влияющих на изменение нормальных условий эксплуатации. В качестве математического аппарата используют модели множественной регрессии. [c.74]

Метод множественной корреляции. Если необходимо иссле-дс вать корреляционную связь между многими величинами, то пользуются уравнениями множественной регрессии [c.146]

Здесь размерность параметров та же, что и в предыдущей таблице. Корректность регрессионной модели характеризуется высоким значением коэффициента множественной регрессии (0,981), близким к двум значениям критерия Дурбина-Ватсона (2,24) и значимой величиной критерия Фишера (15,5 при вероятности 97,8%). [c.104]

Корректность регрессионных моделей определяется высокими значениями коэффициентов множественной регрессии (0,944 и 0,973) и близкими к двум значениями критерия Дурбина-Ватсона (1,52 и 2,93). [c.107]

II. Статистические (эмпирические) модели, полученные в виде уравнений линейной или нелинейной множественной регрессии на основе обработки экспериментальных данных. Они устанавливают соотношения между входными и выходными параметрами элемента ХТС, но не отражают сущность физико-химических процессов. [c.29]

Математическое описание системы получено методами корреляционного и дисперсионного анализа. Для этого были обработаны результаты измерений по данным нормальной эксплуатации оборудования. Параметры математического описания приведены в табл. У.4. Статистически незначимые коэффициенты исключены из уравнений множественной регрессии. [c.197]

Определение параметров нелинейных зфавнений регрессии методом наименьших квадратов. Понятие о множественной корреляции. [c.153]

Путем достаточно большого числа наблюдений за параметрами технологического процесса (метод пассивного эксперимента) исследуется взаимосвязь, например, между выходом готового продукта (У) и рассмотренными выше параметрами давлением, температурой и значением pH. Допустим, что получено уравнение множественной регрессии такого вида V = —7914 + 23,3 Р + 4Т — 250 pH. Учитывая пределы допустимых по регламенту колебаний значения параметров, из этого уравнения возможно заключить, что увеличение давления на I ата повышает выход готовой нродукции на 23,3 % увеличение температуры на I °С увеличивает выход на 4 %, а снижение pH на 0,01 также повышает выход па 2,5 %. [c.100]

Полиномиальные модели второго порядка. В общем виде полиномиальная модель множественной регрессии второго порядка выглядит так [c.89]

Модели множественной линейной регрессии. Модель множественной линейной регрессии представлена уравнением [c.87]

Модель множественной линейной регрессии, преобразованная путем центрирования, определяется уравнением [c.87]

Модели множественной регрессии более высокого порядка. Рассмотрим некоторые типы регрессионных моделей более высокого порядка, которые легко преобразуются в линейные. Это позволяет применять стандартные программы для определения оценок коэффициентов. [c.88]

Анализ уравнения множественной регрессии (табл. 32) показал, что не все коэффициенты значны. Для проверки значимости коэффициентов находим дисперсию коэффициентов регрессии [c.205]

При увеличении числа учитываемых переменных Х и линейности функции регрессии коэффициент множественной корреляции увеличивается, стремясь к единице. [c.127]

При большем числе факторов для расчета множественной регрессии необходимо использовать ЦВМ. [c.189]

Теоретически возможно получение уравнения множественной регрессии в виде [c.105]

В работе [3.12] предложена также множественная линейная регрессия, учитывающая три исходных показателя (ПКсг р, ЛКзо и М) [c.29]

Использование уравнений множественной линейной регрессии, опирающихся как на токсикологические, так и на рефлекторные показатели, дает значительно большее приближение расчетных значений ВДКа.в к узаконенным ПДКс. с [c.38]

Коэффициент множественной корреляции служит показателем силы связи для миожествеиной регрессии [c.149]

Математически задача оптимизации с учетом неопределенности параметров заключается в определении некоторой усредненности по объему области неопределенности величины критерия оптимальности, т. е. оценки среднеинтегрального критерия. С этой целью бйл использован аппарат множественной регрессии и в качестве критерия принято уравнение регрессии второго порядка. В этом случае расчет среднеинтегрального критерия включает в себя следующие этапы расчет параметров допустимой области проведение активного эксперимента на модели с целью получения коэффициентов регрессивного уравнения, описывающего зависимость критерия оптимальности от оптимизирующих переменных (неопределенных и точечных) и неопределенных регрессионных параметров определение величины среднеинтегрального критерия оптимизации. [c.606]

Экспериментальное подтверждение двухфазной дозовой зависимости применительно к диметилбензантрацену приведено на рис 2.1, В каждом случае значения коэффищ<ентов и, т, к. Л" и К, а также среднеквадратичное отклонение рассчитывают методом множественной регрессии. При этом для суперэкотоксикантов предложена следующая качественная классификащ1я [ 11 [c.54]

При этом предполагают отсутствие связи между Х(,. В случае нелн-нейной регрессии уравнение множественной регрессии задают полиномом вида. , к т [c.58]

Множественная регрессия. Часто приходится искать корреляцию между У и несколькими переменными Хц. .., Х , т. е. находить множественную регрессию между У и Х , Х . Примером может служить корреляция между в ряду химических реакций с , X и параметрами, характеризующими влияние на реакционную способность реакционного центра (индуктивное, резонансное, сте-рическое влияние Ц). Пусть надо установить корреляцию между У и X, и Ха. Метод наименьших квадратов (минимизация 2( /расч — — К,) = т п) дает формулу [c.317]

Для проведения расчетов используется программа UREG, написанная на языке PL/I с использованием ДОС ЕС V.M.2.2. Она включает в себя расчет оценок искомых уравнений множественной регрессии и программу генерации псевдослучайных чисел. Разработка программы UREG была обусловлена отсутствием в существующих пакетах прикладных программ подобного комбинированного расчета. [c.154]

Коэффициент множественной корреляции слуншт показателем силы связи в случае множественной регрессии [c.185]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.189 , c.190 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии (1971) -- [ c.189 , c.190 ]

Методы кибернетики в химии и химической технологии Издание 3 1976 (1976) -- [ c.165 , c.166 ]

Введение в популяционную генетику (1978) -- [ c.247 ]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология