Выбранный фактор

Cтраница 2

Полный факторный эксперимент типа 24, совмещенный с латинским. [16]

Планирование эксперимента с помощью латинских прямоугольников дает возможность изучить влияние выбранных факторов как на один, так и на несколько выходных параметров объекта исследований. Важно отметить, что при планировании эксперимента можно использовать как качественные, так и количественные факторы. [17]

Известно, что зависимость между степенью извлечения серной кислоты и выбранными факторами в исследуемой области носит линейный характер. [18]

Это свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между фактическим удельным расходом и выбранными факторами для нашей выборки. Анализ данных по указанным объединениям показывает, что разброс фактических удельных расходов очень велик, что и послужило причиной низких значений коэффициентов парной корреляции. [19]

ПФЭ позволяет построить регрессионную модель, которая учитывает влияние на функцию отклика выбранных факторов и всех возможных сочетаний взаимодействий этих факторов. Но поскольку структура модели выбирается на основе априорной информации о физических свойствах исследуемого объекта, то весьма сложно представить себе влияние на характеристики его функционирования эффектов взаимодействий выше второго или третьего порядка. Обычно при построении многофакторной регрессионной модели ограничиваются парными или, в крайнем случае, отдельными тройными взаимодействиями факторов. В этом случае ПФЭ оказывается избыточным, так как число точек спектра плана N значительно больше количества коэффициентов регрессии NB. В результате возникает возможность сокращения числа опытов. [20]

Логический анализ позволяет сделать вывод, что связь между численностью ИТР и выбранными факторами не усматривается, зависимость имеет случайный характер. [21]

При этом каждый студент в группе должен оценить значимость для него каждого из выбранных факторов по принятой шкале. После этого подсчитываются средние значения оценок по всем факторам и факторы ранжируются от наиболее значимых к наименее значимым. [22]

На следующем этапе исследования по методу Вальда были рассчитаны диагностические коэффициенты для каждого выбранного фактора с разбиением фактора на несколько интервалов. [23]

Из предварительных опытов известно, что зависимость между степенью извлечения серной кислоты и выбранными факторами в исследуемой области носит линейный характер. [24]

Известно, что математические функции, в том числе и зависимость параметра оптимизации от выбранных факторов ( функция отклика), могут быть представлены полиномом - степени. [25]

Квадрат теоретического корреляционного отношения указывает на то, какая доля колеблемости моделируемого признака объясняется1 колеблемостью выбранного фактора. Теоретическое корреляционное отношение, возможно, несколько занижено по сравнению с действительной связью. Это объясняется, во-первых, тем, что основные фонды учитываются в стоимостной форме, не полностью отражающей их натуральный состав. [26]

Аналогичным путем были получены уравнения регрессии для параметров, приведенных в табл. 4.11, выражающих зависимость выбранных факторов фрезерования от характерной температуры процесса. [27]

Помимо выявления связи некоторых геолого-технологичес ких факторов с изоляцией продуктивных интервалов била пред принята попытка оценить информативность выбранных Факторов относительно их влияния на качество разобщения пластов. [28]

Идея многофакторного регрессионного анализа состоит в том, что из множества функций, описывающих связь Рк с выбранными факторами х, выбирается та, для которой сумма квадратов отклонений вычисленных по полученной формуле значений рк от заданных минимальна. Искомая зависимость представляется в виде некоторого полинома, коэффициенты которого определяются по материалам имеющейся выборки. [29]

Определяем локальную подобласть планирования эксперимента путем выбора основного ( нулевого) уровня: % и интервалов варьирования для каждого выбранного фактора. [30]

Страницы: 1 2 3