Использование - метод - наименьший квадрат
Cтраница 2
Как выбирается модель при использовании метода наименьших квадратов. [16]
Энергию активации необходимо определять с использованием метода наименьших квадратов. Для этого зависимость (5.11) необходимо привести к линейному виду. [17]
Как уже отмечалось, при использовании метода наименьших квадратов составляющие, соответствующие малым собственным числам, наиболее зашумлены, а их вклад в найденное решение оказывается большим. Поэтому подавление таких составляющих предохраняет решение от развала. Понятно, что выбор оптимального значения константы t имеет решающее значение. [18]
Более точное решение получается при использовании метода наименьших квадратов, который применяется при вычислении наиболее вероятных значений неизвестных, когда число уравнений больше числа неизвестных. [19]
Проведенная нами работа показала, что использование метода наименьших квадратов для отыскания конкретного вида уравнения регрессии весьма затруднительно в силу большого рассеяния случайных значений физических параметров горных пород относительно их математических ожиданий. [20]
 |
Графики работы бурового насоса при нерегулируемом ( а и регулируемом ( б приводах ( Li i - 2 / - з - глубины скважин. [21] |
Обработка данных методом математической статистики с использованием метода наименьших квадратов дала возможность определить коэффициент а и показатель степени b и утверждать, что изменение конструкции скважины ( в том числе за счет изменения глубины) приводит к изменению ее гидравлической характеристики. [22]
Одним из возможных путей обработки экспериментальных дан-ых является использование метода наименьших квадратов. В этом лучае весьма целесообразно применение электронно-вычислитель-ых машин. [23]
Коэффициенты ар а (, Ь1 подбираются с использованием методов наименьших квадратов по экспериментальным данным. [24]
МГУА позволяет в отличие от регрессионного анализа с использованием метода наименьших квадратов находить оценки я-критериев в тех случаях, когда число факторов превышает число экспериментальных точек, например число аналогов изделия. [25]
Как видно из таблицы, наиболее точные результаты получаются при использовании метода наименьших квадратов. [26]
В регрессионном анализе обычно предполагается, что для многооткликовой задачи правомерно использование метода наименьших квадратов ( МНК) к каждой из регрессий в отдельности. [27]
Обработка данных таблицы 1 по указанным уравнениям в логарифмической форме с использованием метода наименьших квадратов дает значения порядка процесса т 1 1 и константы скорости k 1 56 час-1. Относительно слабая зависимость скорости зародышеобразования от пересыщения экспериментально подтверждается тем, что в незначительно пересыщенных, неперемешиваемых растворах при естественном охлаждении во многих случаях не наблюдается самопроизвольного выделения кристаллов даже после 15 - 20 часовой выдержки. [28]
Если уравнение регрессии представляет собой полином некоторой степени, то при использовании метода наименьших квадратов коэффициенты этого полинома находят решением системы линейных уравнений. [29]
Литлвуд и др. [23] основательно исследовали причины и величины ошибок при использовании метода наименьших квадратов и пришли к следующим подтвердившимся на практике выводам. Использование метода наименьших квадратов для приближения хроматографической трассы не влечет за собой систематической ошибки или же она будет меньше, чем ошибка от нестабильности условий эксперимента. [30]
Страницы: 1 2 3 4