Cтраница 3
Проведите тестирование ошибок уравнения множественной регрессии на гетероскедастичность, применив тест Гельфельда-Квандта. [31]
Они приводят построение уравнения множественной регрессии соответственно к разным методикам. В зависимости оттого, какая методика построения уравнения регрессии принята, меняется алгоритм ее решения на ЭВМ. [32]
Компьютерные программы построения уравнения множественной регрессии в зависимости от использованного в них алгоритма решения позволяют получить либо только уравнение регрессии для исходных данных, либо, кроме того, уравнение регрессии в стандартизованном масштабе. [33]
Они приводят построение уравнения множественной регрессии соответственно к разным методикам. В зависимости оттого, какая методика построения уравнения регрессии принята, меняется алгоритм ее решения на ЭВМ. [34]
Компьютерные программы построения уравнения множественной регрессии в зависимости от использованного в них алгоритма решения позволяют получить либо только уравнение регрессии для исходных данных, либо, кроме того, уравнение регрессии в стандартизованном масштабе. [35]
Предположение о линейности уравнения множественной регрессии ( для нескольких переменных) может иметь основание и тогда, когда исследуемые аргументы изменяются в основном в сравнительно узких пределах, разрешаемых техническими условиями. При этом, даже если предварительный анализ устанавливает ту или иную форму связи, в достаточно малых промежутках изменения аргументов криволинейные зависимости могут быть с большой точностью воспроизведены зависимостями прямолинейными. [36]
Можно сказать, что уравнение множественной регрессии представляет собою упрощенную модель формирования уровня себестоимости перевозок под влиянием изменения основных факторов. В деталях же этот процесс никогда не может быть известен, так бесконечно число влияющих на себестоимость факторов и бесконечно сложны взаимосвязи между ними. [37]
При каких условиях строится уравнение множественной регрессии с фиктивными переменными. [38]
Что касается выбора формы уравнения множественной регрессии, то, как и в парной регрессии, решение этой задачи базируется прежде всего на качественном анализе. Однако следует учитывать, что в многофакторных моделях речь идет о форме условных линий регрессии. Проанализировать теоретически их форму в предположении, что значения других факторных признаков зафиксированы, гораздо труднее, чем в моделях парной регрессии. [39]
Было рассчитано три варианта уравнений множественной регрессии: зависимости gr от переменных факторов линейны; все зависимости нелинейны; комбинированный вариант - часть зависимостей линейна, часть нелинейна. При проверке уравнений регрессии лучшее совпадение расчетных и фактических значений g T получено в случае линейной регрессии. [40]
Применение в практических целях уравнения множественной регрессии в стандартизованном масштабе затруднительно, поэтому уравнение множественной регрессии следует перевести в натуральный масштаб. [41]
Были рассчитаны коэффициенты пяти уравнений множественной регрессии, дающие возможность охватить весь интервал параметров колонных аппаратов, применяемых в производстве ВА. [42]
По результатам экспериментов были построены уравнения множественной регрессии пятого порядка ( коэффициенты регрессии значимы на уровне а 0 05), которые использовались для построения линий равного уровня на тройных диаграммах. [43]
Время является одним из факторов уравнения множественной регрессии, и ему приписывается часть долговременных изменений в уровне себестоимости, не связанных с изменениями, вызванными учтенными факторами. [44]
Снова возникает задача оценки параметров уравнения множественной регрессии. Изменение одного из них ведет к изменению всех остальных. Это выводит на проблему мультиколлинеарности, вызванную экономическим содержанием задачи. Для разрешения этой проблемы используется метод главных компонент. [45]