Линия - регрессия
Cтраница 2
 |
Графическая интерпретации коэффициентов регрессии.| Положения прямой регрессии в системе декартовых координат. [16] |
Линия регрессии проведена через облако точек, при этом соблюден принцип Лежандра. [17]
Линии регрессии I и II качественно имеют один и тот же характер. [18]
Линия регрессии корреляционно связанных случайных величин говорит о влиянии индивидуальных значений одной из них на условное среднее значение другой. [19]
Если линия регрессии традисцендентна, то проводят замену переменных, превращающих нелинейные зависимости в линейные. Это целесообразно делать потому, что, во-первых, для многих случаев линейное представление является наилучшим ( например, когда случайные ошибки нормально распределены, оценки параметров являются несмещенными и имеют меньшее рассеивание), во-вторых, линейные зависимости проще использовать для практических расчетов. Когда функция нелинейна, при дальнейших расчетах приходится использовать итеративные методы вместо широко распространенных методов линейных преобразований. Использование линейных зависимостей упрощает подбор линии регрессии при ручном подсчете. [20]
 |
Номограмма для. [21] |
Поскольку линия регрессии строится по выборочным данным и имеет случайные ошибки, необходимо оценить их величину. Для этого рассчитывают доверительные пределы показателя наклона линии регрессии и находят максимальное и минимальное значение CKso для условий эксперимента. [22]
Если линии регрессии значительно отличаются от прямых, то зависимости х ( у) и у ( х) имеют нелинейный характер. [23]
Когда линии регрессии - прямые, согласно равенствам (2.45) и (2.47) rji2 Hai R z и оба коэффициента нелинейности (2.49) равны нулю. Если линии регрессии отличаются от прямых, то выполняются строгие неравенства (2.46) и (2.48), а коэффициенты нелинейности (2.49) становятся отличными от нуля. Коэффициенты нелинейности являются важной характеристикой машин и механизмов как колебательных систем. [24]
У линия регрессии X на У и У на X совпадают, и эта линия - прямая. [25]
Если точные линии регрессии уу ( х), х х ( у) сами представляют прямые линии, то корреляция называется линейной. [26]
Пригодность линии регрессии для прогноза зависит от того, какая часть общей вариации признака у приходится на объясненную вариацию. Очевидно, что если сумма квадратов отклонений, обусловленная регрессией, будет больше остаточной суммы квадратов, то уравнение регрессии статистически значимо и фактор х оказывает существенное воздействие на результату. Это равносильно тому, что коэффициент детерминации г2 будет приближаться к единице. [27]
Уравнение линии регрессии не позволяет непосредственно ответить на вопрос, насколько увеличится точность готовых изделий, если будет повышена точность заготовок. [28]
Наклон линии регрессии соответствует коэффициенту бета акции и выражает рискованность этой акции. [29]
 |
Зависимость пределов текучести при растяжении и сжатии от времени при различных температурах. [30] |
Страницы: 1 2 3 4