Cтраница 2
Кроме регрессионных уравнений ( они называются также поведенческими уравнениями) модель может содержать тождества, которые представляют собой алгебраические соотношения между эндогенными переменными. [16]
Анализ регрессионного уравнения ( 1) показывает, что наибольшее влияние на выход тиаминбромида оказывает концентрация высаливате-ля и температура охлаждающего теплоносителя, а на интенсивность процесса кристаллизации - скорость охлаждения системы, расход циркуляционного раствора, температура высаливателя и переохлаждение водного раствора тиаминбромида. Выход продукта значительно возрастает с увеличением концентрации высаливателя и уменьшения температуры охлаждающего теплоносителя, а интенсивность процесса возрастает с увеличением величин факторов, на нее влияющих. [17]
Использование регрессионных уравнений нелинейного вида по сравнению с линейными, как показала проверка, практически не приводит к улучшению соответствующих характеристик адекватности модели экспериментальным данным. [18]
На основе регрессионных уравнений рассчитывают: 1) нормальную урожайность и баллы бонитета пашни по почвенным разновидностям и 2) нормальную урожайность и баллы бонитета пашни хозяйств. [19]
При способе регрессионных уравнений используется логарифмически линейная регрессионная зависимость затратных величин от производительности, имеющая прямой характер в случае капитальных затрат и обратный - в случае эксплуатационных. Коэффициенты регрессии такой зависимости для однотипных предприятий и близких условий их работы могут быть приняты постоянными. [20]
Проверка адекватности регрессионных уравнений осуществляется с использованием табличного значения F - критерия Фишера. [21]
При построении регрессионных уравнений существует проблема выбора из большого числа факторов наиболее значимых, совместное влияние которых формирует величину расхода электроэнергии W. Но иногда добавление переменной радикально изменяет все оценки коэффициентов регрессии без заметного улучшения адекватности модели с реальным процессом, и поэтому она должна быть отнесена к вредным. [22]
После получения регрессионных уравнений была проведена вторая серия опытов, цель которой заключалась в выявлении оптимального режима агломерации, обеспечивающего скорость роста частиц порядка 1 мм / час. Для этого был использован метод крутого восхождения по поверхности отклика. [23]
Рассчитайте параметры регрессионного уравнения по данным табл. 3, где зависимой переменной является фондоотдача, а независимой - соотношение активной и пассивной частей основных производственных фондов. [24]
Статистический анализ регрессионного уравнения проводится при определенных предположениях. [25]
После получения адекватного регрессионного уравнения, удовлетворяющего исследователя на данный момент, наступает этап анализа модели. Обычно при этом проверяются некоторые предположения - гипотезы, описанные в основном тексте пособия. При этом применяются основные тесты - такие, как тест Уайта, тест Чоу, линейный тест и другие. Большинство из них ( что - также было отмечено в основном тексте) выполняются специальной командой. [26]
Наряду с регрессионными уравнениями в эконометрические модели обычно включаются так называемые дифференциальные уравнения, или тождества. Например, объем производства моделируется по отраслям, а тождественное уравнение выводит общий объем производства ( ВНП или ВВП) как сумму объемов производства и услуг по отраслям. [27]
Экономико-математический модель представляет собой многофакторное регрессионное уравнение, которое описывает зависимость спроса От нескольких факторов одновременно. Эти уравнения столь многочисленны, что перечислять их в настоящем учебном пособии просто невозможно. [28]
Обработкой экспериментальных данных получено следующее регрессионное уравнение, определяющее локальные концентрации при вертикальном пневмотранспорте пневмовзвеси. [29]
Если бы порядок регрессионного уравнения был выбран ( г - 1), те же самые точки и веса использовались бы, причем совокупность ортонормированных функций остается той же, если не учитывать двух последних функций. Из теоремы VII следует, что план этого типа будет оптимальным как для регрессии порядка г, так и порядка ( г - 1) и, следовательно, также для регрессий низших порядков. [30]