Метод - регрессия
Cтраница 2
Отбор факторов, включаемых в регрессию, является одним из важнейших этапов практического использования методов регрессии. [16]
Ар было порядка 1 см рт. ст. Результаты, накопленные таким путем, анализировались методом многократной регрессии [62], и при этом были вычислены наиболее вероятные значения гс и т, а также их средние отклонения. [17]
 |
Выделение тренда несколькими методами, млн руб. [18] |
Продолжим пример и определим прогнозные экспоненциально сглаженные значения временного ряда для 2000 и 2001 гг., используя метод регрессии. [19]
Градиент предполагают лежащим в какой-либо из аппроксимирующих гиперповерхностей ( чаще всего в гиперплоскости); его направление определяют методом регрессии. [20]
Значения в и о, а также других аналогичных параметров обычно находят, применяя теоретические зависимости для определения какого-нибудь свойства, и путем обработки экспериментальных данных методом регрессии получают приемлемые значения е и а. [21]
Очевидно, что в подобных случаях прогностические модели до0ж - ны быть достаточно сложными, в частности, более сложными, чем модели краткосрочного прогнозирования, описанные в первой части / Метод йийейяо регрессии, когда прямая линия подбирается так, что -: бы наилучший образом аппроксимировать наблюдаемые значения, оказался достаточно надежным, а соответствующая статистическая модель достаточно обоснованной. Этот метод, который на самом деле может использоваться не только для линейных, но и для криволинейных регртйсий, одновременно сочетает в себе не только относительную простоту вычислений, связанных с применением метода, но и возможность описания достаточно широкого класса процессов. [22]
Данные получены путем регрессии в соответствии с целевыми начальными функциями, использованными в примере 7.12. Для расчета соединительных линий в качестве исходных данных используют коэффициенты бинарного взаимодействия и серию из двенадцати параметров, полученных методом регрессии На основе параметров полученных методом регрессии, построены четыре диаграммы трехкомпонент-ных систем. Программа расчетов, в основу которой положено уравнение UNIQUAC, разработана Негахбаном. [23]
Данные получены путем регрессии в соответствии с целевыми начальными функциями, использованными в примере 7.12. Для расчета соединительных линий в качестве исходных данных используют коэффициенты бинарного взаимодействия и серию из двенадцати параметров, полученных методом регрессии На основе параметров, полученных методом регрессии, построены четыре диаграммы трехкомпонент-ных систем. Программа расчетов, в основу которой положено уравнение UNIQUAC, разработана Негахбаном. [24]
Данные получены путем регрессии в соответствии с целевыми начальными функциями, использованными в примере 7.12. Для расчета соединительных линий в качестве исходных данных используют коэффициенты бинарного взаимодействия и серию из двенадцати параметров, полученных методом регрессии. На основе параметров полученных методом регрессии, построены четыре диаграммы трехкомпонент-ных систем. Программа расчетов, в основу которой положено уравнение UNIQUAC, разработана Негахбаном. [25]
Данные получены путем регрессии в соответствии с целевыми начальными функциями, использованными в примере 7.12. Для расчета соединительных линий в качестве исходных данных используют коэффициенты бинарного взаимодействия и серию из двенадцати параметров, полученных методом регрессии На основе параметров полученных методом регрессии, построены четыре диаграммы трехкомпонент-ных систем. Программа расчетов, в основу которой положено уравнение UNIQUAC, разработана Негахбаном. [26]
Данные получены путем регрессии в соответствии с целевыми начальными функциями, использованными в примере 7.12. Для расчета соединительных линий в качестве исходных данных используют коэффициенты бинарного взаимодействия и серию из двенадцати параметров, полученных методом регрессии На основе параметров, полученных методом регрессии, построены четыре диаграммы трехкомпонент-ных систем. Программа расчетов, в основу которой положено уравнение UNIQUAC, разработана Негахбаном. [27]
 |
Ошибка регрессионной модели.| Регрессия для отображения Хенона с шумом. [28] |
Из рассмотрения рис. 3.15 становится ясно, что природа этой ошибки - та же, что была на фазовом портрете рис. 3.12: регрессия не ухватывает существо динамической модели. Очевидно, ошибка метода регрессии недопустимо велика. [29]
На рисунке 25.7 по вертикальной оси отложены избыточные доходности двух гипотетических портфелей, а по горизонтальной - избыточные доходности индекса рынка. Прямые, полученные методом стандартной регрессии, показывают положительные значения апостериорной альфы в каждом случае. Однако точечная диаграмма говорит о другом. [30]
Страницы: 1 2 3 4