Функция - регрессия
Cтраница 1
 |
Функции регрессии, не дающие аналитического выражения. [1] |
Функции регрессии допускают многомерную регрессию. [2]
Функции регрессии сглаживают исходные данные и немного искажают заданный график перемещений. [3]
Функция регрессии изображается графически линией регрессии. [4]
Функцию регрессии часто интерпретируют следующим образом. [5]
Функцией регрессии называется функция, вычисляемая со случайной ошибкой, математическое ожидание которой равно нулю. [6]
Если функция регрессии ( х, 0) нелинейна по параметрам 0, то она называется нелинейной, а схема регрессионного эксперимента (1.1) называется нелинейной регрессионной моделью. [7]
Эта функция регрессии иногда используется для описания кинетических процессов. Соответствующая математическая модель называется моделью Михаэлиса - Метен. [8]
Некоторые функции регрессии возвращают коэффициенты аналитической функции и позволяют записать аппроксимирующую функцию в явном виде. Эти функции описаны в главе 2 первой части книги и в данной главе не рассматриваются. [9]
ВНИМАНИЕ Функции регрессии не могут работать с размерными единицами. Чтобы сделать их безразмерными, напряжения, входящие в параметры функций, разделены на размерность. [10]
Аппроксимация функции регрессии сплайнами основана на следующем важном свойстве. [11]
Ряд функций регрессии не позволяет получить аппроксимирующую функцию в явном виде. Они возвращают лишь численные результаты в виде таблиц или графиков. [12]
Рассмотрим функцию регрессии (1.15) и предположим, что измерения проводятся в точках х /, симметрично расположенных относительно нуля. [13]
Таким образом функция регрессии для нормального распределения случайных величин совпадает с функцией линейной регрессии. Иначе говоря, линейная оценка по критерию минимума среднего квадрата ошибки нормальной случайной величины по выборочному значению коррелированной с ней другой нормальной случайной величины является наилучшей. [14]
Если обе функции регрессии У на X и X на Y линейны ( см. § 15), то говорят, что X и К связаны линейной корреляционной зависимостью. Имеет место следующая важная теорема. [15]
Страницы: 1 2 3 4