Уравнение - регрессия
Cтраница 3
Уравнение регрессии рассчитывается в следующей последовательности. Составляется уравнение регрессии для всех признаков и оценивается на значимость. Если уравнение регрессии считается значимым, проводится оценка значимости коэффициентов рефессии, где незначимые коэффициенты отбрасываются. Если уравнение рефессии считается незначимым, отбрасываются незначимые коэффициенты рефессии и составляется новое уравнение без признаков, коэффициенты которых были отброшены. Новое уравнение также проверяется на значимость, как и значимость коэффициентов рефессии. [31]
Уравнения регрессии для КИЗ, КИНтек, КИНКОН мало отличаются друг от друга по присутствующим в уравнениях признакам. Наибольшее влияние среди технологических признаков может оказывать число поровых объемов, максимальный темп отбора от НИЗ и удельные запасы на скважину, среди геологических - коэффициенты проницаемости и песчанисто-сти, в уравнении для КИЗ - удельный объем нефти. [32]
Уравнение регрессии более или менее точно описывает имеющиеся связи между показателями, но оно не дает единой меры тесноты связи. [33]
Уравнение регрессии описывает числовое соотношение между величинами, выраженное в виде тенденции к возрастанию ( или убыванию) одной переменной величины при возрастании ( убывании) другой. [34]
Уравнение регрессии получено принятым в статистике выравниванием рядов методом наименьших квадратов. [35]
Уравнения регрессии применимо и для прогнозирования возможных ожидаемых значений результативного признака. При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной в варьирующей совокупности, в статике на динамику не является, строго говоря, корректным и требует проверки условий допустимости такого переноса ( экстраполяции), что выходит за рамки статистики и может быть сделано только специалистом, хорошо знающим объект ( систему) и возможности его развития в будущем. [36]
Уравнение регрессии позволяет аналитически связать выходную переменную со значимыми входными факторами, что достигается путем последовательного перебора и оценки по заданному критерию влияния каждого из них. Величина остаточной дисперсии в уравнении регрессии является объективным показателем значимости исследуемых факторов: чем она меньше, тем полнее представление о причинах изучаемого явления. [37]
Уравнение регрессии не может быть использовано для прогноза, так как в нем не устранена автокорреляция в остатках, которая может иметь разные причины. Автокорреляция в остатках может означать, что в уравнение не включен какой-либо существенный фактор. Возможно также, что форма связи неточна, а может быть, в рядах динамики имеется общая тенденция. [38]
Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии в качестве такого показателя выступает линейный коэффициент корреляции Гф Существуют разные модификации формулы линейного коэффициента корреляции. [39]
Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии в качестве такого показателя выступает линейный коэффициент корреляции Гуу. Существуют разные модификации формулы линейного коэффициента корреляции. [40]
Уравнение регрессии составляется исследователем на основе характера связи между функцией и аргументами. Вопрос о форме связи решается, как правило, поэтапно. [41]
Уравнение регрессии адекватно описывает поверхность отклика в области исследования. [42]
 |
Зависимость фонового комповентов в углях. [43] |
Уравнения регрессии, связывающие эти параметры, для углей разных бассейнов отличаются. [44]
Уравнения регрессии описывают изменение напряжения при удлинении 300 % ( Yi, кгс / см2); сопротивление разрыву ( Y2, кгс / см2) и сопротивление-раздиру ( Y, кгс / см) резин при вулканизации смолой Фенофор БС-2 ( 8 вес. [45]
Страницы: 1 2 3 4