Регрессии метод

Рис. 26. Определение порядка полинома по эмпирической линии регрессии методом Брандона

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

Множественная регрессия. Метод Брандона [c.297]

Метод всех возможных регрессий. Метод рассматривает все возможные уравнения регрессии, что приводит к большой затрате машинного времени. Зато у исследователя создается иллюзия, что он не пропустил ни одной модели. [c.111]

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

Полиномиальная модель очень удобна, так как позволяет улучшать аппроксимацию, повышая порядок полинома, приводит к линейной системе нормальных уравнений при определении коэффициентов уравнения регрессии методом наименьших квадратов. [c.157]

Условия, Соответствующие у = 100%, определяем по последнему уравнению регрессии методом Гаусса — Зейделя на ЦВМ Минск-22 z y = 90° С 22 = = 50 мин 2з = 90% 24 = 32,5. [c.222]

Пример 3.2. Решение задач оптимизации модели на основе уравнения регрессии методами классического аналитического поиска экстремума и Гаусса-Зейделя [c.76]

В этом разделе показано, что задача оценивания частотной характеристики формально эквивалентна задаче оценивания регрессии методом наименьших квадратов, проводимого на каждой из частот. Показано также, что многие из формул метода наименьших квадратов, выведенные в разд 4 3, можно без изменений перенести в частотную область [c.195]

Вычисленные no формулам (IV 68) коэффициенты bj не зависят от того, каков будет порядок определяемого уравнения регрессии. При нахождении уравнения регрессии методом последовательных уточнений используются все ранее найденные bj. Повышение порядка уравнения регрессии на 1 приводит к определению только одного коэффициента. При этом удобными получаются формулы для расчета остаточной дисперсии для уравнения регрессии к-то порядка [c.136]

Нахождение линейного уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Если переменные хул у имеют количественное выражение, то для выявления связи между ними нужно нанести все результаты наблю- [c.129]

Логарифм диэлектрической проницаемости можно представить как линейную комбинацию донорного и акцепторного чисел с помощью анализа множественной регрессии методом наименьших квадратов. При этом получается выражение [c.175]

Условия, соответствующие 1/та1=Ю0%, определяем по последнему уравнению регрессии методом Гаусса — Зейделя на ЦВМ [c.189]

Условия, соответствующие /=100%, определяем по последнему уравнению регрессии методом Гаусса—Зейделя 21=90°С, 2=50 мин 2з=90% [c.104]

Наибольшей точностью грели методов добавок обладает метод последовательных вычитаний Грана. Линеаризация в методе Грана функциональной зависимости измеряемого параметра (потенциал индикаторного электрона) от объема вводимой добавки позволяет использовать для расчета результатов анализа метод линейной регрессии. Методы стандартных добавок предполагают использование нелинейной регрессии, что, как известно, увеличивает погрешность результатов анализа. [c.131]

Приведем вывод уравнений для определения коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Уравнение прямой у=а-]-Ьх. Сумма квадратов отклонений от расчетных по формуле регрессий должна быть наименьшей, т. е. [c.47]

Пример 3 2 Решение задач оптимизации модели на основе уравнения регрессии методами классического аналитического поиска экстремума и Гаусса-Зейделя 76 Пример 3. 3 Расчет оптимальных размеров слоя катализатора в реакторе термокаталитической очистки отходящих газов от пргшесей углеводородов методом неопределенных множителей Лагранжа 79 Пример 3.4. Выбор рациональной схемы взаимного расположения аппаратов на базе [c.162]

Первую группу регрессионных моделей составляют модели вида (2.5) и (2.7), в которых в качестве предикторов (параметров модели) выступают скорость ветра и () и температура воздуха / (О, а для оценки коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов используются результаты наблюдений на -х станциях контроля в дискретные моменты времени т (те 0. значения скорости ветра Щхе /), температуры 7 в(т 6 /) и концентрации -го загрязняющего вещества С (т б /) Полагают, что период наблюдений t для подбора экспериментальных данных относительно невелик и составляет от нескольких часов до нескольких суток. С использованием таких моделей 1 огнозируют значения концентраций загрязняющих веществ Сл (Г+ 1) на любой последующий период времени /+ 1, характеризуемый таким же типом метеоусловий, как и период /. Ниже представлены основные виды регрессионных моделей первой группы, в правой части которых для простоты записи отсутствуют обозначения дискретных моментов наблюдений (те /) У скорости ветра и и температуры воздуха Т- . [c.64]

Опишем теперь процедуру расчета коэффициентов регрессии методом Брандона. Выполни ранжирование факторов, определяют (методом наименьших квадратов) коэффициенты уравнения регрессии [c.33]

Приближенная регрессия. Метод наименьших квадратов. Для характеристики формы связи при изучении корреляционной зависимости пользуются уравнением приближенной регрессии. Задача ставится таким образом по данной выборке объема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить допускаемую при этом ощибку. Эта задача рещается методами регрессионного и корреляционного анализа. Уравнение приближенной регрессии существенно зависит от выбираемого метода приближения. В качестве такого метода обычно выбирают метод наименьщих квадратов. Пусть задан некоторый класс функций /(х), накладьшающих на выборку одинаковое число связей I. Число связей I равно числу неопределенных коэффициентов, входящих в аналитическое выражение этой функции. Чаще всего используют многочлены различной степени. Наилучшее уравнение приближенной регрессии дает та функция из рассматриваемого класса, для которой сумма квадратов имеет наименьшее значение л [c.125]

Условия, соответствующие = 100%, определяем по последнему уравненик регрессии методом Гаусса — Зейделя на ЦВМ Минск-22 21 = 90°С 22 — = 50 мин 2з = 90% z = 32,5. [c.197]

Нахождение наилучших оценок коэффициентов регрессии методом регрессионного анализа (иначе методом наименьших квадратов ) соответствует принципу максимума правдоподобия и заключается в решении системы алгебраических уравнений, получае- м ой приравниванием нулю частных производных 2 ( — УопУ по каждому из коэффициентов. Удобнее всего эти расчеты проводить в матричной форме. [c.429]