Корреляционный анализ интерпретация результатов

При интерпретации результатов корреляционного анализа нужно иметь в виду, что коэффициент корреляции — чисто статистический показатель. Он не содержит предположения, что изучаемые величины находятся в причинно-следственной связи. Поэтому любая трактовка корреляционной зависимости должна основываться на информации физико-химического характера. [c.125]

В результате статистической обработки и корреляционного анализа полученных данных установлены группы загрязняющих веществ, в которые наиболее отчетливо выделились соединения азота и ароматические углеводороды. При интерпретации результатов в качестве предельных значений концентраций использовались ПДК для рыбохозяйственных водоемов, среднее содержание химических элементов (кларки) в осадочных породах. [c.107]

Взаимные ковариационные функции и взаимные спектральные плотности интерпретируются сходным образом, но последние дают желаемые результаты в виде функции от частоты, а не через точечные моменты. Этот факт очень сильно расширяет диапазон возможных интерпретаций и в последние годы привел к росту применений спектрального анализа к инженерным задачам в тех областях, где ранее использовались корреляционные методы. [c.77]

При анализе полученных результатов, вопреки хорошей приложимости использованной корреляционной схемы, возникают проблемы интерпретации знака слагаемого ( -взаимодействия и учета влияния неуглеводородных заместителей. [c.137]

Со времени выхода в свет в 1971 г. нашей предыдущей книги (см. перевод Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. — М. Мир, 1974) методы корреляцион ного и спектрального анализа получили широкое применение при решении инженерных задач. Это обусловлено в первую очередь появлением сравнительно недорогих вычислительных устройств, способных быстро производить расчеты, а также разработкой новых идей в области численного моделирования и интерпретации результатов анализа, которые сделали возможным решение многих сложных задач. Материал, изложенный в этой монографии, является дополнением к теоретическим основам и методам обработки данных, приведенным в упомянутой выше работе здесь рассмотрены практические вопросы и инженерные приложения методов корреляционного и спектрального анализа, причем эта книга никоим образом не заменяет предыдущей монографии. Содержащиеся в ней результаты получены в основном при осуществлении различных проектов частных и государственных предприятий, с которыми мы были связаны с 1971 г. Подготовке книги способствовали также курсы лекций, которые авторы прочли в США и ряде стран Европы. [c.7]

По мнению настоящего автора, параметры указанного типа не следует исключать из области корреляционного анализа. В качестве примера на рис. 4 показана зависимость удельного объема от обратной величины молекулярного веса, которая является статистически корректюш представлением аддитивности молярного объема . Вместо экспериментальных величин иногда могут быть использованы даже квантово-химические характеристики. При этом, к ним следует относиться как к величинам 1еизвестной црироды, которая может быть раскрыта в дальнейшем, в результате интерпретации х>еэультатов корреляции. [c.8]

Данная книга посвящена общим проблемам интерпретации и применения результатов анализа случайных процессов прежде всего с помощью корреляционных и спектральных функций. Настоящая вводная глава представляет собой краткий обзор предмета, содержащий описание основных свойств случайных, процессов, рядов и интегралов Фурье и частотных характерио тик физических систем. Более детальное изложение этих вопросов содержится в литературе, цитированной в конце главы., [c.11]

Следущей задачей первостепенной важности является интерпретация результатов на языке химии без этого корреляционный анализ может превратиться в игру с цифрами. В настоящее время пользуются двумя различными подходами. Первый из них испольаует заранее ощределенные параметры так, чтобы они служили некой мерой определенной концепции (индукционный эффект, основность растворттеля). Успешную корреляцию в данном случае рассматривают как доказательство наличия соответствующих эффектов. Б терминах матрицы экспериментальных данных можно утверждать, что данные различаются по характеру, щж-чем некоторые из них рассматриваются по определению в качестве первичных. В большинстве приложениях, однако, первичные параметры заранее известны и задача сводится лишь к принене-нюо их в обработке экспериментальных данных. [c.23]

Таким образом, интерпретация результатой корреляционного и факторного анализов позволяет для территории правобережья выделить группу микрокомпонентов со сходным характером вариабельности В, Зг, Ва, А1, N1 и в какой-то степени Li. Наиболее близки между собой Зг и Ва, являющиеся геохимическими аналогами и, возможно, характеризующиеся сходными процессами трансформации в инфильтрующихся стоках. В эту же группу попадает бор, что сложно объяснить с гидрогеохимических позиций. Возможно, на полученные фуппировки сильно влияет исходный состав инфильтрующихся стоков, то есть уровень содержания зафязняющих компонентов в сточных водах высокий для Зг, В, А1, 11, Р. Концентрации N1 невысоки. Возможно, его близкое расположение к основной выделенной группе объясняется совпадением пространственного расположения вод с аномально высоким содержанием всех этих элементов. [c.51]

Таким образом, путем решения обратной задачи факторного анализа удалось дополнительно обнаружить ряд новых реальных связей для РОВ и нефтей по сппвнению со случаем, когда используется МГК в прямой постановке. Геохимическая интерпретация полученных результатов неоднозначна, однако можно предполагать, что для РОВ фактор II (или фактор I дополнительной корреляционной матрицы) связан с катагенетическими преобразованиями РОВ, а для нефтей — с процессами их фазовой дифференциации. [c.384]

А. Химические сдвиги ароматических протонов. С точки зрения корреляции с а-константами наибольщий интерес, естественно, представляют собой химические сдвиги кольцевых протонов в замещенных бензола. Спектры монозамещенных бензола имеют весьма сложный характер мульти-плетной структуры. Эта сложность обусловливает необходимость проведения весьма кропотливого анализа, включающего расчет частоты и интенсивности переходов в соответствующих спиновых системах. Интерпретация спектров без такого анализа может привести к весьма серьезным ошибкам в определении хи.мических сдвигов о-, м- и /г-протонов. Кроме того, существенное влияние на экранирование М бензола и его производных оказывают меж.молекулярные факторы, в частности ассоциация и самоассоциация [17]. Поэтому результаты некоторых ранних работ [60—63], полученные без учета указанных моментов, а также выведенные на основе этих данных корреляционные соотношения с константами Га.ммета—Тафта [60, 62, 26] не следует считать достаточно надежными. [c.410]

Последовательный теоретический анализ рассмотренных выше закономерностей был проведен в работе Абронина [ПО]. Для описания распространения спиновой плотности в 0-системах использовались достаточно простые полуэмпирические методы, которые давали возможность учитывать корреляционные эффекты электронных взаимодействий и проводить разделение спин-делокализа-ционного и спин-поляризационного вкладов, что важно для наглядной физической интерпретации расчетных результатов. [c.330]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология