Регрессия экспоненциальная

Экспериментальные точки, нанесенные в полулогарифмических координатах, группируются вокруг кривой (рис, 6.5), и поэтому исключается возможность использования в качестве уравнения кривой усталости экспоненциальные уравнения (6,20) н (6,21). В логарифмических координатах (рис. 6.6) экспериментальные точки группируются вблизи прямой, поэтому в качестве уравнения левой ветви кривой принимаем степенное уравнение (6,22) или (6,23), Таким образом, за независимую величину в уравнении эмпирической линии регрессии (6.28) принимаем х = g Од, [c.147]

Анализ корреляционных функций дрейфующих коэффициентов регрессии b показывает, что время спада Tq коэффициента составляет 40-—45 ч, >1 — 20—35 ч, Ь — Ь—10 ч, 63 — 10—20 ч. Корреляционные функции коэффициентов регрессии Ь(, и можно аппроксимировать показательными и экспоненциальными функциями, а других коэффициентов — экспоненциальными функциями, содержащими периодический параметр sin т или eos jit. [c.134]

Форма кривых, изображенных на фиг. 2 и на всех последующих фигурах, показывает, что скорость регрессии максимальна непосредственно после освещения и что она падает со временем почти по экспоненциальному закону. Некоторые из последующих фигур покажут, что начальная скорость столь велика, что точно определить ее экспериментальным путем невозможно. В случае кривых, изображенных на фиг. 2, начальная скорость сравнительно мала, так как соответствующий золь содержал частицы довольно больших размеров. [c.188]

Простая экспоненциальная регрессия. При сглаживании кривой типа у = метод наименьших квадратов приводит к системе уравнений, которую трудно решить. Для приближенного решения уравнение логарифмируется log i/ = loga + х log p. Пусть ш = log г/, Л = log а, В = log р тогда уравнение принп-мает вид а = Л + Вх. Такое уравнение рассматривалось в случае простой линейной регрессии. Решение уравнения w — А + -f- Вх неидентично решению уравнения у = аР". Однако для большинства задач данное приближение вполне приемлемо. [c.202]

Прогнозирование максимально-возможных значений разности потенциалов арматура — бетон или смещения потенциала АЫ, обусловленных изменениями на источниках блуждающих токов, выполним для наиболее распространенного случая, соответствующего росту нагрузки ближайшей тяговой подстанции в связи с интенсификацией движения и увеличением грузооборота. В этом случае изменяется (увеличивается) и среднее значение х разности потенциалов арматура — бетон. Пересчет среднего значения х, соответствующего току нагрузки 1и к средней величине X, соответствующей новому току нагрузки /2, выполняем с учетом уравнения регрессии X = а - - Ы . Коэффициенты а и 6 находим с помощью специальной обработки синхронных записей величин л и /1 [4]. Пусть X < / р, где / р — критическое значение, характеризующее опасность коррозии. Задача таким образом сводится к нахождению максимально возможного значения Ки в новом распределении со средним значением X, полученном наложением на исходное распределение нового экстремального распределения. В этом случае целесообразно воспользоваться обобщением Барричели. Суть его заключается в том, что при изменении генерального среднего новое распределение фв х) можно представить как композицию нормального распределения характеристического наибольшего и со средним значением X и стандартным (среднеквадратичным) отклонением 0 = = lhY2 и двойного экспоненциального распределения х со стандартным отклонением максимальной величины 0 = = я/(а У ). Обобщение Барричели применимо, если исходное распределение нормальное. [c.180]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...