Построение - уравнение - регрессия
Cтраница 1
Построение уравнения регрессии сводится к оценке ее параметров. [1]
 |
Распределение длительности выдачи авторских свидетельств ( /, длительности рекомендаций ( 2, длительности внедрения ( 3. [2] |
Для построения уравнений регрессии были использованы результаты анализа 420 изобретений, внедренных в одной из отраслей машиностроения за девятилетний период в виде совместных значений аргументов и функций: 7 авт. [3]
После построения уравнения регрессии по МНК проводят оценивание значимости коэффициентов уравнения регрессии и коэффициента корреляции, а также значимость уравнения в целом. [4]
После построения уравнения регрессии необходимо сделать проверку его значимости: с помощью специальных критериев установить, не является ли полученная зависимость, выраженная уравнением регрессии, случайной, т.е. можно ли ее использовать в прогнозных целях и для факторного анализа. [5]
Метод построения уравнения регрессии ( математической модели), наиболее соответствующей набору данных наблюдений, называют регрессионным анализом. Этот метод дает возможность установить, как в среднем изменяется результативный признак под влиянием одного или нескольких факторов. [6]
При построении уравнений регрессии в первую очередь, очевидно, должны быть использованы геофизические характеристики, тесно связанные с фильтрационными свойствами пласта. [7]
Одной из проблем построения уравнения регрессии является размерность параметров, т.е. определение числа факторных признаков, включаемых в модель. Их число должно быть оптимальным. Сокращение размерности за счет исключения второстепенных, несущественных факторов позволяет получить модель, быстрее и качественнее реализуемую. В то же время построение модели малой размерности может привести к тому, что она будет недостаточно полно описывать исследуемое явление или процесс в единой системе национального счетоводства. [8]
Наиболее сложным при построении уравнения регрессии является выбор струтуры уравнения. Увеличение числа членов уравнения позволяет при прочих равных условиях уменьшить дисперсию аппроксимации модели. Однако при этом увеличивается объем выборки экспериментальных данных, который необходим для определения параметров модели. [9]
В чем состоит причина построения уравнения регрессии по первым разностям, а не по исходным уровням рядов. [10]
 |
График корреляционного поля. [11] |
Прежде чем перейти к построению уравнения регрессии ( модели), необходимо определить коэффициент корреляции парной или множественной с тем, чтобы убедиться в необходимости дальнейших расчетов. [12]
Отсюда следует, что перед построением уравнения регрессии необходимо тщательное исследование взаимосвязи между рассматриваемыми факторами. [13]
Необходимо отметить, что при построении уравнений регрессии по детерминированным компонентам временных рядов, полученных с использованием в качестве тренда среднемноголетнего значения, из модели (1.12) исключена вторичная доза хлора, так как коэффициент при этом показателе статистически не значим. Это можно объяснить тем, что сезонные изменения концентрации ТГМ ( С1) обусловлены в основном первичной дозой хлора, что подтверждается высокими значения коэффициентов корреляции между ТГМ ( С1) и первичной дозой хлора. [14]
 |
Зависимость спроса на персональные компьютеры. [15] |
Страницы: 1 2 3 4