Cтраница 4
Система реализована на ЕС ЭВМ в режиме ОС с использованием пакета программ корреляционно-регрессионного анализа. [46]
Определение удельного веса влияния различных факторов на погрешности обработки выполнено на основе корреляционно-регрессионного анализа точности. [47]
Иными словами, пространственно-временная совокупность сведена к пространственной, которую можно подвергнуть обычному корреляционно-регрессионному анализу. [48]
Комплекс методов статистического измерения взаимосвязей, основанный на регрессионной модели, называется корреляционно-регрессионным анализом. В статистической литературе используются также термины регрессионно-корреляционный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ корреляций и регрессий и др. Использрвание различных терминов связано с историей разработки методов измерения корреляционных связей, а также с тем, что в математической статистике при измерении корреляционных связей различают корреляционную и регрессионную модели. В регрессионной модели предполагается, что зависимая переменная у - случайная величина с нормальным законом распределения, а независимая переменная х - неслучайная величина, значения которой заданы заранее. В корреляционной же модели предполагается, что обе переменные х и у - случайные величины, имеющие нормальное распределение. Это математическое различие двух моделей не имеет принципиального значения. Почти все практически важные результаты в двух моделях совпадают. Что касается нормальности распределения, то для получения большинства результатов эта предпосылка излишняя, а для других нужна лишь при малых объемах совокупности. [49]
Так же как и в аналитической группировке, измерение тесноты связи в корреляционно-регрессионном анализе основано на правиле сложения дисперсий. Однако компоненты общей дисперсии вычисляются несколько иначе. [50]
В теории статистики принято положение, предусматривающее предварительное проведение логико-теоретического анализа перед проведением корреляционно-регрессионного анализа. Это позво-тяет избежать получения ложных результатов при изучении кор-эеляционной связи между исследуемыми показателями. [51]
Моделирование процесса прогнозирования потребностей народного хозяйства в массовых нефтепродуктах предусматривает широкое использование методов корреляционно-регрессионного анализа в сочетании с экспертными оценками. [52]
Построение статистических моделей наиболее эффективно проводить с помощью активного эксперимента, применяя методы корреляционно-регрессионного анализа. Одним из основных этапов, влияющих на качество полученной модели и ее эффективность, является выбор факторов, которые оказывают при обработке решающее влияние на формирование параметров качества детали. [53]