Полученное уравнение - регрессия
Cтраница 1
Полученное уравнение регрессии подвергается статистическому анализу с оценкой значимости коэффициентов и проверкой адекватности применяемой модели. [1]
 |
План проведения экспериментов. [2] |
Полученные уравнения регрессии проверяются на адекватность с помощью критерия Фишера. При положительном результате проверки, т.е. если уравнение регрессии адекватно эксперименту, производят оптимизацию по методу крутого восхождения. Результаты оптимизации используют для установления практических условий фотометрирования или для разработки новой матрицы планирования эксперимента с учетом результатов оптимизации. [3]
Полученное уравнение регрессии проверяют на адекватность с помощью критерия Фишера. [4]
Полученное уравнение регрессии дает возможность исследовать влияния обеих независимых переменных ни время безотказной работы штанговой глубиннонасосной установки. [5]
Полученное уравнение регрессии дает удовлетворительное совпадение с экспериментальными данными. Это еще раз указывает на тесную функциональную связь между рассматриваемыми параметрами. [6]
Полученные уравнения регрессии позволяют дать ориентировочную количественную оценку влияния различных факторов на содержание растворенного в теплоносителе водорода для данного случая. [8]
 |
Матрица планирования в кодированных значениях параметров процесса. [9] |
Полученное уравнение регрессии подвергается регрессионному анализу. [10]
Полученные уравнения регрессии для у - у были использованы для решения задачи оптимизации процесса кристаллизации полугидрата сульфата кальция. Анализ параметрической чувствительности процесса показал ( рис. 45 - 51), что характер влияния регулируемых факторов ( концентрации SOJ -, P2O5 и температуры) существенно различен. [11]
Полученное уравнение регрессии для D было использовано, для определения оптимальных условий процесса кристаллизации, соответствующих максимальному значению D. [12]
Полученные уравнения регрессии адекватно описывают результаты и не противоречат имеющимся представлениям о характере протекания процесса в указанных условиях. [13]
Полученное уравнение регрессии имеет определенную практическую направленность. [14]
Полученное уравнение регрессии допускает простую интерпретацию. В рассмотренном диапазоне влияние фактора xs ( цикличности процесса) менее значительно и находится весьма близко к доверительному интервалу. Знаки при этих коэффициентах свидетельствуют о том, что направление оптимизации находится в области отрицательных уровней, что соответствует низким значениям коэффициента прогона и числа циклов. Следовательно, достижение высокой газонасыщенности и выход на режим при малых циклах эксплуатации являются основными условиями оптимизации коэффициента отбора газа. Эти условия, как было показано в предыдущей главе, удовлетворяются только методами интенсификации. Кроме того, следует, что без применения методов интенсификации в каждом цикле от 12 до 24 % закачанного газа остаются неизвлеченными, увеличивая буферный объем. [15]
Страницы: 1 2 3 4