Случай - корреляция
Cтраница 1
Случаи корреляции типичны для сложноподчиненного предложения с придаточным следствия, образа действия и сравнения; взаимное подчинение - для сложноподчиненного предложения с придаточным образа действия. [1]
В случае многомерной корреляции нельзя ограничиться одной корреляционной матрицей, так как зависимости между признаками сложны. Для более детального анализа используются частные коэффициенты корреляций различных порядков, позволяющие оценивать связь между двумя признаками при фиксированном значении остальных. [2]
Интересующий нас случай корреляции состоит в отыскании связи между электрохимическими реакциями и процессами, протекающими под действием лучей видимого и ультрафиолетового света. В более поздних работах [5] показано, что электронные переходы, соответствующие фотохимическим и электрохимическим процессам, могут быть представлены следующим образом: при электровосстановлении молекула восстанавливающегося вещества получает от катода электрон, который занимает низшую вакантную орбиту. Положение же полосы поглощения отражает электронный переход с самой высокой занятой на самую низкую свободную электронную орбиту. [3]
Во всех случаях корреляции были разработаны и первоначально проверены по данным для углеводородных смесей. [4]
Рассматриваются только такие случаи корреляций с постоянными Гаммета о % когда можно предположить, что учитывается только ( или главным образом) индукционное влияние замещенного фенила. Сюда относятся все корреляции с величинами о только для мета-заместителей, а также такие реакционные серии, в которых прямой полярный резонанс между пара-заместителями и реакциднньш центром отсутствует или оказывает незначительное влияние. [5]
Выше был рассмотрен случай корреляции случайного процесса z ( t) с функционалом от него. [6]
Приведенные примеры являются весьма очевидными случаями корреляций, однако могут быть более запутанные ситуации, так что в задачу программного обеспечения системы должны входить их отфильтровывание или соответствующая калибровка значений отношений правдоподобия, когда такие корреляции встречаются. Например, в пакете HULK ( Heips Uncover Latent Knowledge - помогает выявить скрытое знание), предназначенном для использования правила Байеса весьма примитивным образом, предусмотрено применение энтропийной меры для предостережения пользователя от попытки привнести в систему новое правило, которое в действительности лишь дублирует одно из прежде введенных. Это позволяет исключить наиболее распространенный случай неверного применения правила Байеса. Большинство других программ построения рассуждений также прибегает к проверкам подобного сорта. [7]
Следовательно, в этом случае корреляции во времени совершенно отсутствуют. [8]
Интуиция нередко подводит и в случае мнимых корреляций двух событий. [9]
Следует указать, что установленные в этом случае корреляции не являются такими же, как в аналогичной проблеме, когда к середине струны добавлялся груз ( стр. Таким образом, характер корреляции может зависеть от вида возмущения, вызывающего переход от одной системы к другой. [11]
Из этих уравнений видно, что в случае нормальной корреляции между величинами корреляционные уравнения, выражающие как зависимость х2 от х, так и зависимость х от х2, являются линейными. Линии средних значений КК и LL, представляюшие-на рис. 7.9 графики корреляционных уравнений, являются прямыми, пересекающимися в точке, соответствующей центру распределения. [12]
Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции для случая нормальной корреляции изложена далее ( см. гл. [13]
Масштабное преобразование для взятия этого предела, конечно, отличается от случая исчезающе малых корреляций. [14]
Коэффициент регрессии получает положительное вначе-ние в случае прямой корреляции и отрицательное аначдаие в случае обратной корреляции. [15]
Страницы: 1 2 3