Использование - метод - наименьший квадрат
Cтраница 3
Наилучшие значения а и Ъ были получены способом последовательных приближений, с использованием метода наименьших квадратов. [31]
При практическом применении формального подхода большое значение имеет статистическая обработка данных с использованием метода наименьших квадратов, в виде одно - или многопараметрового регрессионного анализа. Однако проблема оценки получаемых при этом результатов, а также структура общего алгоритма обработки данных не представляются совсем тривиальными и имеющими однозначное решение. [32]
Приводятся три примера применения методов математической статистики в аналитической химии: 1) использование метода наименьших квадратов для построения градуировочного графика при фотоколориметрическом анализе, 2) статистический метод изучения взаимозаменяемости кювет, 3) применение дисперсионного анализа для оценки ошибок, вносимых отдельными звеньями аналитического процесса при определении сульфидов. [33]
Методы идентификации, реализованные в ППП ПАРИС, основаны на регрессивных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Они применимы как к линейным, так и нелинейным процессам и облегчают проведение идентификации по нескольким входам одновременно. [34]
Анализ экспериментальных данных, представленных в виде гистограмм, в связи с практическими удобствами использования метода наименьших квадратов широко применяется и в тех случаях, огда такое представление данных приводит к определенной потере полученной в эксперименте информации. [35]
Для решения этой задачи применяется излагаемая ниже методика обработки данных наблюдений, основанная на использовании метода наименьших квадратов ( МНК) и статистических методах линейного регрессионного анализа. Погрешность наблюдений вносит свой вклад в результаты обработки, поэтому они носят приближенный, оценочный характер, и, в свою очередь, содержат погрешность. Следовательно, наряду с определением зависимости у ( х) желательно также оценивать величины, характеризующие погрешности исходных данных наблюдения и результатов их обработки. [36]
Мы покажем, что задача оценивания параметров и состояний имеет особенно простое решение в случае использования метода наименьших квадратов в предположении, что система является линейной и дискретной во времени. В методе наименьших квадратов невязка определяется как разность между выходом, измеренным на системе, и реакцией, вычисленной по математической или физической модели системы. Невязка складывается из неточностей в структуре модели и неучтенных взаимодействий среды и системы. Независимо от происхождения невязки метод наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов дискретных значений невязки, причем в рассматриваемом случае измерения производятся в равноотстоящие моменты на заданном интервале времени. [37]
Разработан систематический способ определения коэфициен-тов в этих степенных рядах по экспериментальным значениям коэфициентов активности с использованием метода наименьших квадратов. Уравнение для тройной смеси к-гептан-метанол-толуол содержит двенадцать независимых констант. Из данных по каждой из трех бинарных смесей и-гептан-метанол, н-геп-тан-толуол и метанол-толуол определяется по три константы. Остающиеся три константы определяются из данных по тройной смеси. [38]
 |
Определение конечной точки титрования ( к. т. т. экстраполяцией. [39] |
Помимо графического метода определения конечной точки титрования рекомендуется применять также алгебраический метод, основанный на использовании метода наименьших квадратов. [40]
Помимо графического метода определения конечной точки титрования рекомендуется применять также алгебраический метод, основанный на использовании метода наименьших квадратов. [41]
Традиционным, известным путем минимизации систематических и случайных погрешностей определения S и соо по дифференциальному уравнению является использование метода наименьших квадратов для множества отсчетов фазовых переменных в моменты времени tk, в общем случае неэквидистантные. [42]
 |
Приемистость нагнетательных скважин, работающих на пресной и сточной воде. [43] |
Для более четкого определения тенденции снижения приемистости анализируемых скважин фактические кривые были сглажены по уравнению прямой с использованием метода наименьших квадратов. В результате этого были получены линии, характеризующие среднегодовые темпы сокращения приемистости скважин анализируемых групп. Рассмотрение данных прямых показывает более резкое уменьшение поглотительной способности нагнетательных скважин, принимавших пластовую воду, по сравнению со скважинами, в которые закачивалась пресная вода. В то же время видно, что продолжение закачки неочищенной сточной воды в последующие годы приведет к уменьшению поглотительной способности скважин анализируемой группы на 12 6 тыс. м3 в расчете на одну скважину в год по сравнению со снижением приемистости 5 6 тыс. м3 при, условии, что в нмх будет закачиваться пресная вода. [44]
Для определения соответствующих постоянных был применен метод множественной корреляции, расчет производился на цифровой ЭВМ Минск-22 с использованием метода наименьших квадратов. [45]
Страницы: 1 2 3 4