Cтраница 1
Уравнение приближенной регрессии существенно зависит от выбираемого метода приближения. В качестве такого метода обычно выбирают метод наименьших квадратов. Пусть задан некоторый класс функций f ( x), накладывающих на выборку одинаковое число связей I. Число связей / равно числу неопределенных коэффициентов, входящих в аналитическое выражение этой функции. Чаще всего используют многочлены различной степени. [1]
Уравнение приближенной регрессии существенно зави-сит от выбираемого нами принципа приближенности. [2]
После того как уравнение приближенной регрессии найдено, его надо подвергнуть статистическому анализу. Этот анализ, состоит из двух существенно различающихся частей. Во-первых, нужно оценить ошибку от замены истинной регрессии приближенной, проверить значимость всех слагаемых найденного регрессионного уравнения в сравнении со случайной ошибкой наблюдений а - такое исследование носит название регрессионного анализа. [3]
Если все коэффициенты уравнения приближенной регрессии определяются сразу, регрессионный анализ заканчивается на оценке коэффициентов. Однако, как уже указывалось в предыдущем пункте, уравнение регрессии находят чаще всего не сразу, а путем последовательных уточнений. В регрессионный анализ входят при этом различные критерии, позволяющие принять или отвергнуть вводимую поправку. [4]
При обработке эксперимента находят уравнение приближенной регрессии, оценивая при этом величину и вероятность этой приближенности. Задача ставится таким образом: по данной выборке оСъема и найти уравнение приближенной регрессии и оценить до-пхскаемую при этом ошибку. Эта задача решается методами регрессионного и корреляционного анализа. [5]
При обработке эксперимента находят уравнение приближенной регрессии, оценивая при этом величину и вероятность этой приближенности. Задача ставится таким образом: по данной выборке объема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить допускаемую при этом ошибку. Эта задача решается методами регрессионного и корреляционного анализа. [6]
По данной выборке изменений концентрации НСЮ в МЭК найдены уравнение приближенной регрессии и допускаемая при этом ошибка. [7]
При обработке эксперимента находят уравнение приближенной регрессии, оценивая при этом величину и вероятность этой приближенности. Задача ставится таким образом: по данной выборке оСъема и найти уравнение приближенной регрессии и оценить до-пхскаемую при этом ошибку. Эта задача решается методами регрессионного и корреляционного анализа. [8]
При обработке эксперимента находят уравнение приближенной регрессии, оценивая при этом величину и вероятность этой приближенности. Задача ставится таким образом: по данной выборке объема п найти уравнение приближенной регрессии и оценить допускаемую при этом ошибку. Эта задача решается методами регрессионного и корреляционного анализа. [9]
Производя вычисления по принципу наименьших квадратов, мы сталкиваемся, таким образом, со следующим противоречием, С одной стороны, желательно рассматривать более широкий класс функций, например, многочлены с более высокой степенью. С другой стороны, такое расширение приводит к увеличению числа связей / и, значит, к увеличению дисперсии D, Выход отсюда может быть только один: провести тщательное предварительное исследование изучаемой зависимости с тем, чтобы в уравнение приближенной регрессии вошло лишь минимальное необходимое число неопределенных коэффициентов. [10]