Регрессионное уравнение

Cтраница 3

Для оценивания систем регрессионных уравнений предлагается отдельное меню, в которое входят обычный метод наименьших квадратов, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов, а также метод одновременного оценивания уравнений как внешне не связанных. При выборе двухшагового или трехшагового метода программа запросит также ввести имена инструментальных переменных. [31]

Поэтому при нахождении регрессионного уравнения использовались фактические данные за последние 5 лет. [32]

Для реализации коэффициентов регрессионных уравнений рекомендуется использовать метод наименьших квадратов при гипотезе линейной зависимости значений целевых показателей от времени. [33]

D-оптимального плана для регрессионного уравнения (4.127) необходимо к полученному плану добавить ЗС, точек, соответствующих трехкомпонентным смесям, и С точек, соответствующих четырехкомпонентным смесям. Матрица планирования X здесь содержит четыре диагональных блока. [34]

Для практического использования регрессионного уравнения в предсказании выходного параметра необходимо, чтобы модель имела правильную технологическую трактовку. Из этого вытекает, что режим работы магистрального газопровода определяется главным образом режимами на начальной ( К. С-7) и предпоследней ( КС-10) КС и при увеличении давления нагнетания на КС-7 и КС-10 пропускная способность газопровода увеличивается. [35]

Наряду с оценками регрессионного уравнения aQ, а, важными статистическими характеристиками являются оценки математического ожидания выходных и независимых переменных, дисперсий для регрессионного уравнения, а также зависимой и независимой переменных, коэффициентов ковариации и корреляции зависимой пфеменнои с независимыми и отдельно для независимых переменных. Все оценки строятся по данным матрицы Л и У. [36]

В отличие от регрессионных уравнений тождества не содержат подлежащих оценке параметров модели и не включают случайной составляющей. [37]

Процедура одновременного оценивания регрессионных уравнений системы как внешне не связанных реализована в стандартных компьютерных пакетах. [38]

При математической обработке линейных многопараметрических регрессионных уравнений типа (1.8) применяются методы матричной алгебры с использованием ЭВМ. [39]

Полученные при аппроксимации экспериментальных данных регрессионные уравнения позволяют проверить адекватность расчетов гидравлических сопротивлений аппаратов по аналитическим зависимостям. [40]

После того как построено регрессионное уравнение, необходимо проверить, насколько хорошо оно представляет исследуемое свойство. Для этого необходимо выбрать некоторое количество проверочных точек, в этих точках провести эксперимент и изучить разность между экспериментальным значением и значением, полученным по уравнению. Относительно выбора проверочных точек можно сказать только следующее: либо их выбирают в области, представляющей особый интерес для исследователя, либо в точках, наблюдения в которых можно использовать для построения полинома более высокой степени. [41]

Ограничением прогнозирования на основе регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или, по крайней мере, малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится внешняя среда протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии потеряет свое значение. [42]

Номограмма для прогнозирования наработки коробок передач автомобиля ЗИЛ-130. [43]

Как показывает анализ этого регрессионного уравнения, воздействия технологических показателей на свойства коробок передач не равнозначны. Из-за этого выбираем лимитирующий параметр, а для остальных устанавливаем начальную допусковую область. Этот параметр удовлетворяет всем требованиям, предъявляемым к диагностическим параметрам. [44]

Ограничением прогнозирования на основании регрессионного уравнения, тем более парного, служит условие стабильности или по крайней мере малой изменчивости других факторов и условий изучаемого процесса, не связанных с ними. Если резко изменится внешняя среда протекающего процесса, прежнее уравнение регрессии результативного признака на факторный потеряет свое значение. В сильно засушливый год доза удобрений может не оказать влияния на урожайность сельскохозяйственной культуры, так как последнюю лимитирует недостаточная влагообеспеченность. [45]

Страницы: 1 2 3 4