Cтраница 2
Признаки, включенные в матрицу наблюдений, неоднородны, поскольку описывают различные особенности социального явления, кроме того, имеют различные единицы измерения. [16]
Экспериментальные данные, образующие матрицу наблюдения X, должны в этом случае представлять собой наборы характеристик ( спектров) смесей из фиксированного числа компонентов. При этом смеси должны отличаться одна от другой относительным содержанием ( концентрацией) компонентов или их числом. [17]
Считываются массив номеров векторов и матрица наблюдений. На этом выполнение подпрограммы заканчивается. [18]
Порядок, в котором в матрице наблюдений X расположены переменные и векторы, но имеет значения. Однако удобно считать, что первый столбец матрицы X содержит значения постоянного параметра, равного единице для всех векторов выборки. Коэффициент линейной регрессии, соответствующий постоянному параметру, равен свободному члену в выражении для регрессии. Поэтому для того, чтобы найти линейную оценку регрессии без свободного члена, достаточно исключить 1 - ю координату векторов х из числа независимых переменпых. Столбец единиц формируется автоматически при вводе матрицы X в ЭВМ, поэтому подготавливать значения постоянного параметра на перфокартах не требуется. Матрица X вводится в ЭВМ с помощью программы ВВОД. Входная информация для программы ВВОД подготавливается на перфокартах следующим образом. [19]
Для определения факторов, объединяющих параметры матрицы наблюдений, были подготовлены данные по дефектам внутренней поверхности для всех соединительных трубопроводов на участках ДКС-ГПЗ. [20]
Матрица X в регрессионном анализе называется матрицей наблюдений. Уравнение ( 9) и ( 10) называются системой фундаментальных уравнений. [21]
Остальные данные получают в результате статистической обработки матрицы наблюдений. [22]
Для удобства работы с распечатками результатов счета матрице наблюдений X присваивается заголовок, а каждому вектору - идентифицирующий номер. Идентифицирующий ( или связанный) помер вектора xt представляет собой целое число М ( 1 М 32 767), которое, вообще говоря, может не совпадать с номером i строки матрицы X, содержащей этот вектор. [23]
Каждое описание задачи восстановления регрессии определяет подматрицу Х3 матрицы наблюдений X. Матрица Х3 состоит из элементов, находящихся на пересечении тех столбцов и строк, которые соответствуют переменным и векторам, включенным в задачу. [24]
Вместо того чтобы аппроксимировать, которая зависит от матрицы наблюдений X ( выборка значений случайных величин ж), можно пытаться приблизить непосредственно X, например матрицей X, имеющей меньший ранг. [25]
Программа СОВА предназначена для вычисления главных компонент векторов матрицы наблюдений X. Текст программы приведен в гл. [26]
Программа ТАКСОН предназначена для построения таксон-ной структуры векторов матрицы наблюдений X. Текст программы приведен в гл. [27]
В некоторых случаях целесообразно строить таксопную структуру для векторов матрицы наблюдений, отнормированных по координатам. [28]
Пользователь имеет возможность написать свою программу ввода или формирования матрицы наблюдений X. [29]
При многократном решении задач с одной и той же матрицей наблюдений X эту матрицу достаточно ввести один раз. Программа ВВОД запишет матрицу X в файл данные, расположенный на одном из внешних запоминающих устройств. [30]