Линия - регрессия
Cтраница 1
Линия регрессии, доверительные границы и результаты наблюдений показаны на рисунке. [1]
Линия регрессии делит общую дисперсию на две части: а2 Y / x - среднюю дисперсию условных распределений и а2 М Xly - дисперсию точек, принадлежащих линии регрессии, относительно математического ожидания. [2]
Линия регрессии, проведенная нами, делит пополам зону рыночной активности. [3]
Линия регрессии - это линия наилучшего соответствия, проходящая через точки графика разброса. Уравнение линии регрессии имеет вид у а Ьх, где а и b могут быть рассчитаны по формуле, приведенной выше. [4]
Линии регрессии совпадают только при наличии линейной функциональной зависимости У от X. При независимых X и У линии регрессии параллельны координатным осям. [5]
 |
Линии изоактивности для реакции окисления СО на окислах. [6] |
Линия регрессии приведена здесь, как и на рис. 62, б, в к г, в соответствии с коэффициентом линейной регрессии, вычисленным методом наименьших квадратов. Соответствующий коэффициент корреляции г - 0 74 указывает на очень сильную зависимость lg k от U - более сильную, чем в случае реакции дегидрирования спиртов. Эта связь, как мы видели, не, обусловлена зависимостью lg k от d ( геометрией поверхности), и связана, вероятно, как указывалось в главе 1, § 3 и 5 с протеканием катализа в области собственной проводимости или с эффективным зарядом катиона. [7]
Линия регрессии, построенная по таким предельным средним для интервалов, когда либо объем выборки бесконечен, либо она охватывает всю совокупность, называется предельной линией регрессии. Разумеется, мы располагаем данными для построения пре - дельной линии регрессии в исключительно редких случаях. Эта предельная линия регрессии демонстрирует указанную зависимость на момент переписи. Если ту же закономерность проследить во времени, то границы совокупности фактически исчезают и можно будет вести речь только об ограниченных отрезках времени. [8]
 |
Схема установления нормативного размера дефекта. [9] |
Линия регрессии подчиняется определенной зависимости ав а - bq, где а и Ь - коэффициенты, полученные из испытания образцов. Эта зависимость показывает, что чем большую площадь занимают дефекты, тем ниже прочность соединения. [10]
Линия регрессии у по х проходит более полого ( ближе к оси х), чем ось эллипса -, а линия регрессии х по у проходит более круто ( ближе к оси у) на ту же величину. [11]
Линия регрессии задается линейной функцией сгиЛ - ВРП, где А и В - коэффициенты. [12]
Линия регрессии у по х проходит более полого ( ближе к оси х), чем ось эллипса, а линия регрессии х по у проходит более круто ( ближе к оси у) на ту же величину. [13]
Линия регрессии, проведенная нами, делит пополам зону рыночной активности. [14]
Линия регрессии, оцененная - с помощью средних, искажена случайностями и отклоняется от объективно существующей линии регрессии, что делает обе модели корреляционных связей приближенными. Если сравнить надежность оценок линии регрессии в каждой из моделей, то следует отметить, что, как правило, при прочих равных условиях регрессионная модель дает более надежные оценки. Это обусловлено тем, что в регрессионной модели параметры оцениваются по данным о всей совокупности, а в аналитической группировке, каждая точка линии регрессии ( групповая средняя) оценивается только на основе наблюдений в одной из групп. А как известно из математической статистики, надежность средних тем выше, чем больше объем совокупности, по которым они оцениваются. [15]
Страницы: 1 2 3 4