Cтраница 1
Множественный регрессионный анализ является достаточно сложной для интерпретации процедурой. [1]
Множественный регрессионный анализ задается целью получения оптимальной оценки одной ( зависимой) переменной от большего или меньшего числа других. Так, при определении биологического возраста в качестве зависимой переменной принимается календарный возраст, а совокупность признаков, по которым исчисляется регрессия, образуют морфологические или функциональные показатели. Дисперсионный анализ опирается на линейные аддитивные отображения изучаемых признаков, выражая каждый из них как сумму эффектов, обусловленных влиянием интересующих исследователя факторов. Одним из таких факторов может быть календарный или биологический возраст индивида. Факторный анализ и связанный с ним метод главных компонент имеет целью такое описание объекта, которое позволяет выявить в его структуре внутренние организационные центры, более общие, чем эмпирические ( феноменологические) признаки, описывающие тот же объект извне. Если дисперсионный анализ строится на том, что исследователь произвольно назначает факторы, роль которых подлежит оценке, то в процессе факторного анализа осуществляется выявление таких факторов ( компонент) внутри системы. [2]
Задача множественного регрессионного анализа состоит в построении такого уравнения плоскости в ( р 1) - мерном пространстве, отклонения результатов наблюдений у от которой были бы минимальными. [3]
Задача множественного регрессионного анализа состоит в построении такого уравнения прямой в р-мерном пространстве, отклонения результатов наблюдений хц от которой были бы минимальными. [4]
Задача множественного регрессионного анализа состоит в построении такого уравнения плоскости в ( р 1) - мерном пространстве, отклонения результатов наблюдений yf от которой были бы минимальными. [5]
Задача множественного регрессионного анализа состоит в построении такого уравнения плоскости в ( р 1) - мерном пространстве, отклонения результатов наблюдений у / от которой были бы минимальными. [6]
Перед проведением множественного регрессионного анализа часто проводится проверка на нормальность выборок изучаемых факторов. [7]
С помощью множественного регрессионного анализа, используя метод наименьших квадратов, мы получили следующие восемь уравнении. Надо заметить, что точно такая же техника применена нами и для Нахождения корреляций в остальных сериях. [8]
С помощью множественного регрессионного анализа, используя метод наименьших квадратов, мы получили следующие восемь уравнений. Надо заметить, что точно такая же техника применена нами и для нахождения корреляций в остальных сериях. [9]
При изучении множественного регрессионного анализа такой возможности нет, так как не существует графической интерпретации многомерного пространства. Ясно, что р-мерное пространство - это только математический прием, экстраполяция свойств двумерного пространства на р-мерное. Если при этом не стараться наглядно представить себе р-мерное пространство, то никаких затруднений для понимания множественного регрессионного анализа не возникает. [10]
Перед проведением множественного регрессионного анализа проводится проверка на нормальность выборок изучаемых факторов. При несоответствий выборочных распределении нормальному закону проводят преобразование данных. [11]
При изучении множественного регрессионного анализа такой возможности нет, так как не существует графической интерпретации многомерного пространства. Ясно, что р-мерное пространство - это только математический прием, экстраполяция свойств двумерного пространства на р-мерное. Если при этом не стараться наглядно представить себе р-мерное пространство, то никаких затруднений для понимания множественного регрессионного анализа не возникает. [12]
При изучении множественного регрессионного анализа такой возможности нет, так как не существует графической интерпретации многомерного пространства. Ясно, что / з-мерное пространство - это только математический прием, экстраполяция свойств двумерного пространства на р-мерное. Если при этом не стараться наглядно представить себе р-мерное пространство, то никаких затруднений для понимания множественного регрессионного анализа не возникает. [13]
При изучении множественного регрессионного анализа такой возможности нет, так как не существует графической интерпретации многомерного пространства. Ясно, что р-мерное пространство - это только математический прием, экстраполяция свойств двумерного пространства на р-мерное. Если при этом не стараться наглядно представить себе - мерное пространство, то никаких затруднений для понимания множественного регрессионного анализа не возникает. [14]
С помощью множественного регрессионного анализа акции группируются по ожидаемому на следующие 12 месяцев росту цен, так что группа 1 должна расти быстрее всех, а группа 5 - медленнее. [15]