Cтраница 1
Проведение регрессионного анализа основывается на проверке двух статистических гипотез. [1]
При проведении регрессионного анализа считают, что погрешности независимы, имеют нулевые средние, одинаковую ( постоянную) дисперсию и подчиняются закону нормального распределения. Подтверждение перечисленных свойств остатков служит доказательством того, что модель построена правильно. [2]
При проведении регрессионного анализа определяется значимость параметров регрессионного уравнения и адекватность полученного уравнения. При этом, при оценке значимости параметров необходшо уметь вычислять оценку дисперсии разброса оценок параметров. [3]
В процессе проведения регрессионного анализа сделаны предположения относительно ошибок е -, что они независимы, имеют нулевые средние, постоянную дисперсию и подчиняются нормальному закону распределения. Поэтому если модель адекватна, то остатки е Wf - Wt не должны противоречить этим утверждениям. Если последовательные значения е - коррелируют между собой, то имеет место автокорреляция ошибок. [4]
Часто при проведении регрессионного анализа выясняется, что полученное уравнение регрессии не имеет интерпретационного смысла. Как правило, при корректно отобранных наблюдениях это объясняется мультиколлинеарностью. [5]
Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений у Ь0 Ьх и у ь0 bz, так как подстановка к га приводит второе уравнение к первому. [6]
Как уже говорилось, при проведении регрессионного анализа оценивается значимость параметров уравнения регрессии и проверяется его адекватность. [7]
Следующим этапом в геолого-статистическом моделировании является проведение регрессионного анализа. В регрессионном анализе участвовали скважины, которые в осях главных компонент не выбивались из общей совокупности, т.е. скважины, которые можно отнести в одну группу. [8]
Результаты корреляционного анализа служат основой для проведения регрессионного анализа, дающего выражение аналитической форме связи в виде построения теоретического уравнения регрессии. [9]
Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов ( для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипотезе ( к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений у Ь0 Ьх и у Ь0 bz2, так как подстановка х z2 приводит второе уравнение к первому. Этот вопрос подробнее рассмотрен ниже. [10]
Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов ( для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипотезе ( к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений у Ь0 Ьх ну Ь0 bz2, так как подстановка л: z2 приводит второе уравнение к первому. Этот вопрос подробнее рассмотрен ниже. [11]
Показано применение электронных таблиц Lotus 1 - 2 - 3 для проведения регрессионного анализа шаг за шагом. [12]
Следующий этап - проведение регрессионного анализа, в котором не участвуют скважины, выбивающиеся из группы. Целью применения множественного регрессионного анализа является установление статистической взаимосвязи между факторами, характеризующими эффективность применения избыточного активного ила, и геолого-технологическими параметрами. [13]
Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов ( для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипотезе ( к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений у Ь0 Ьх и у Ь0 bz2, так как подстановка х z2 приводит второе уравнение к первому. Этот вопрос подробнее рассмотрен ниже. [14]
Для проведения вычислений по классическому методу наименьших квадратов ( для проведения регрессионного анализа) к выдвигаемой гипотезе ( к форме уравнения регрессии) предъявляется такое требование: это уравнение должно быть линейным по параметрам или допускать возможность линеаризации. Так, например, процедура проведения регрессионного анализа одинакова для уравнений у Ь0 Ьх ну Ь0 bz2, так как подстановка л: z2 приводит второе уравнение к первому. Этот вопрос подробнее рассмотрен ниже. [15]