Сумма - квадрат - ошибка
Cтраница 1
Сумма квадратов ошибок определяется только для аналитической концентрации иона водорода. Экспериментальные значения этой концентрации определяют в основном из измеренных значений рН и концентраций присутствующих протонированных частиц. [1]
 |
Характеристики программ для расчета констант устойчивости по нелинейному методу наименьших квадратов. [2] |
Сумма квадратов ошибок вычисляется из наблюдаемых и вычисленных значений светопоглощения; показано, что такой подход применим к сравнительно простым системам. Авторы признают, что в программе для обеспечения сходимости необходимы хорошие начальные приближения констант устойчивости, но не считают это недостатком, поскольку полагают, что компьютер должен использоваться для подтверждения выводов. Однако для сложных систем такой подход часто неприемлем. [3]
 |
График, иллюстрирующий описание массива экспериментальных данных линейной моделью. [4] |
Ль при которых сумма квадратов ошибок является минимальной. [5]
Ak, при которых сумма квадратов ошибок ( разностей между данными, предсказываемыми регрессионной моделью, и выборкой из п экспериментальных данных) является минимальной. [6]
Минимизируемой функцией здесь является сумма квадратов ошибок аналитической концентрации иона водорода, поэтому возникает необходимость введения весовых коэффициентов, хотя сообщалось [70], что это не влияет на конечный результат. Как бы то ни было, эта программа и последующая за ней SCOGS ( см. ниже) иногда оказываются ненадежными из-за возникающих в расчете больших поправок, приводящих к осцилляциям и отсутствию сходимости. Когда требуется определить несколько констант устойчивости, метод Гаусса - Ньютона должен быть модифицирован ( см. разд. [7]
Для этого требуется, чтобы сумма квадратов ошибок достигала минимума. [8]
Чтобы стать значимым, уменьшение суммы квадратов ошибок должно быть больше, чем этот результат. [9]
Если перераспределение выгодно, наибольшее уменьшение в сумме квадратов ошибок достигается выбором группы, для которой Пу / ( п 1) х-т; 2 минимально. [10]
Самая простая и наиболее используемая функция критерия это сумма квадратов ошибок. [11]
Искомые функции разложения определяются из условия, чтобы сумма квадратов ошибок аппроксимации была минимальна. [12]
Если 2р п, коэффициенты определяются условием сделать сумму квадратов ошибок наименьшей. При этом система ( 41) не удовлетворяется. [13]
Минимальное значение функции S, очевидно, равно сумме квадратов ошибок по всем частотам. [14]
Какого типа задачи группировки подходят для критерия в виде суммы квадратов ошибок. В основном Je - подходящий критерий в случае, когда выборки образуют облака, которые достаточно хорошо отделены друг от друга. [15]
Страницы: 1 2 3 4