Вычисление - коэффициент - регрессия
Cтраница 1
Вычисление коэффициентов регрессии необходимо в тех случаях, когда исследователь предполагает применять восстановленную зависимость к новым комбинациям вход-пых параметров, значениями которых он не располагает при восстановлении регрессии. В тех же случаях, когда уже в момент построения оценки регрессии известны точки, в которых требуется вычислить значение восстанавливаемой функции, целесообразно применять алгоритмы восстановления значений в заданных точках. Восстановление регрессии осуществляют алгоритмы ЛИР, ЛИРС и ПОР. [1]
Методы вычисления коэффициентов регрессии сравнительно сложны и базируются обычно на аппарате матричного исчисления; при этом в наиболее громоздких случаях используются стандартные программы на ЭВМ. [2]
 |
Формулы расчета коэффициентов роста, стабильности и доли дивидендов в прибыли. [3] |
Другой подход заключается в вычислении коэффициентов регрессии и сопоставлении трендовых линий. [4]
ХТ X, что значительно упрощает вычисление коэффициента регрессии. [5]
Как и другие статистические расчеты, вычисление коэффициентов регрессии удобно проводить в табличной форме. [6]
 |
Полный факторный эксперимент. [7] |
Факторный эксперимент и его дробные реплики позволяют упростить вычисление коэффициентов регрессии. [8]
В случае полного факторного эксперимента, регулярных дробных реплик и любых других ортогональных планов вычисление коэффициентов регрессии и ошибок их определения значительн) упрощается. [9]
Для методов ПФЭ и ДФЭ обработку результатов ведут по схеме; проверка воспроизводимости, вычисление коэффициентов регрессии, проверка значимости коэффициентов, проверка адекватности модели н интерпретации полученных результатов. [10]
Как видим, информационная матрица ХтХцля ортогонального планирования второго порядка не является диагональной, что затрудняет вычисление коэффициентов регрессии. [11]
Выше отмечалось, что планы ПФЭ и дробных реплик составлены таким образом, чтобы максимально упростить вычисление коэффициентов регрессии bf и проверку адекватности уравнений. [12]
Выше отмечалось, что планы ПФЭ и дробных реплик составлены таким образом, чтобы максимально упростить вычисление коэффициентов регрессии bj и проверку адекватности уравнений. С математической точки зрения планы можно рассматривать как линейные, поскольку произведения факторов всегда можно заменить новым линейным эффектом. [13]
Выше отмечалось, что планы ПФЭ и дробных реплик составлены таким образом, чтобы максимально упростить вычисление коэффициентов регрессии bj и проверку адекватности уравнений. С математической точки зрения планы можно рассматривать как линейные, поскольку произведения факто - ров всегда можно заменить новым линейным эффектом. [14]
Выше отмечалось, что планы ПФЭ и дробных реплик составлены таким образом, чтобы максимально упростить вычисление коэффициентов регрессии bj и проверку адекватности уравнений. С математической точки зрения планы можно рассматривать как линейные, поскольку произведения факторов всегда можно заменить новым линейным эффектом. [15]
Страницы: 1 2