Регрессионная зависимость

Cтраница 1

Регрессионные зависимости (6.64) - (6.66) приведены на рис. 6.10. Они явились основой для моделирования температурного режима пожара на установке туннельная печь, описание которой приведено в разд. [1]

Регрессионная зависимость может быть и нелинейной. [2]

Регрессионная зависимость может быть в нелинейной. [3]

Получены регрессионные зависимости давления в паровой фазе от соотношения объемов паровой и жидкой фаз товарных нефтей, отличающихся компонентным составом. [4]

Построение регрессионных зависимостей требует знания не кумулятивной функции распределения, а лишь значений соответствующих квантилей. [5]

Получение регрессионных зависимостей для прогнозирования значений показателей ремонтопригодности на каждой из стадий проектирования осуществляется с учетом информации о конструктивных характеристиках машины. Рассмотрим порядок получения моделей на примере машины транспортного типа. [6]

Использование регрессионных зависимостей перепадов давлений в аппаратах ГЦ ХТС от массовых расходов технологических потоков позволяет значительно упростить и сократить время подготовки исходных данных для расчета системы уравнений математической модели ГЦ на ЭВМ. [7]

Окно выбора колонок для построения графика. [8]

Получаем регрессионную зависимость для первого графика. [9]

Зависимость концентрации вытесняемой жидкости от относительного объема смеси. [10]

Так как регрессионная зависимость ( 84) получена для нефтей с содержанием парафина до 23 %, смол до 16 %, асфальтенов до 20 %, то в этих пределах ее и рекомендуется использовать. В практике эксплуатации нефтебаз часто возникает необходимость в последовательной перекачке нескольких видов нефтепродуктов по одному и тому же трубопроводу. Если после перекачки высоковязкой жидкости начинают перекачивать маловязкую, то в процессе вытеснения может быть случай, когда высоковязкая жидкость движется ла-минарно, а маловязкая - - турбулентно. [11]

Предложены также регрессионные зависимости между магниту-дои М, длиной разрыва L и средним напряжением s, снимаемым в результате разрыва. [12]

При построении регрессионных зависимостей вид кумулятивной функции распределения F ( x) не носит принципиального характера, хотя как известно [90], ввиду используемого в этом случае метода наименьших квадратов полученные оценки наилучшим образом соответствуют нормальному закону распределения. [13]

Задачи восстановления регрессионных зависимостей встречаются во всех областях естествознания при обработке неопределенных данных. [14]

Обширный класс регрессионных зависимостей составляют линейные задачи. Математические модели линейных регрессионных задач - системы линейных уравнений, правая часть которых имеет случайный характер. В некоторых задачах идентификации не только правая часть исходной системы уравнений, но и оператор левой части имеет неопределенный характер и часто задается со случайными погрешностями. [15]

Страницы: 1 2 3 4