Анализы корреляционно-регрессионный

Анализы корреляционно-регрессионный 10 регрессионный 121 Влагоперенос 87 [c.252]

Статистическая обработка экспериментальных данных (проверка гипотез, вычисление характеристик законов распределения) Корреляционно-регрессионный анализ Факторный анализ Математическое планирование эксперимента Метод наименьших квадратов 3, 10, 13 4, 5, 7, 14 1 1, 11 4, 10 [c.74]

Регрессионный анализ, корреляционный анализ [c.131]

К другим возможным методам прогнозирования коррозии относятся статистические методы с применением корреляционного, регрессионного и факторного анализов, а также метод экспертных оценок. Коррозия как процесс может служить объектом прогнозирования, позволяющим широко применять все эти методы. Однако практика оценки вероятности коррозионного разрушения по прогностическим моделям еще не нашла широкого применения, в частности в химической технологии. Среди многих причин, объясняющих такое положение — недооценка реальности возможных коррозионных потерь и восприятие их как неизбежных. [c.186]

Построение статистических моделей наиболее эффективно проводить с помощью активного эксперимента, применяя методы корреляционно-регрессионного анализа. Одним из основных этапов, влияющих на качество полученной модели и ее эффективность, является выбор факторов, которые оказывают при обработке решающее влияние на формирование параметров качества детали. Выбор факторов можно осуществлять на основе анализа графов корреляционных связей, построенных по величинам коэффициентов парной или частной корреляции между входными и выходными параметрами ТС (блок 2). [c.193]

Управляемость СОЖ может быть определена как возможность достижения с требуемой (заданной) вероятностью цели воздействия на наиболее значимые ее показатели качества. Для определения значимости влияния показателей качества СОЖ на выходные показатели технологического процесса можно использовать два основных метода статистическое обследование производства, которое заключается в длительном наблюдении за ходом технологического процесса с последующей обработкой полученных результатов корреляционно-регрессионный анализ, который позволяет построить математическую модель процесса, определить зависимость между показателями качества СОЖ и выходными параметрами процесса резания, а также степень взаимного влияния показателей СОЖ. [c.58]

Для сложных операций и этапов технологического процесса аналитические зависимости для выходных параметров неизвестны. Для их получения используются методы планирования эксперимента и корреляционно-регрессионного анализа. Аналитические модели, полученные таким способом, применимы только для хорошо отлаженных технологических процессов, когда не может проявиться нестабильность его параметров. В общем случае неизвестная функция для выходного параметра yi аппроксимируется полиномом [c.211]

Широкое распространение в инженерной геологии корреляционно-регрессионного анализа заставляет напомнить о формальных предположениях, на которых он основан. Его модификации связаны с принятием той или иной модели для результатов наблюдений и существенно различаются используемым математическим аппаратом. К сожалению, в прикладных инженерно-геологических исследованиях этот факт, как правило, не учитывается, что приводит к ошибочным решениям. Следует отметить необходимость точной фиксации характера анализируемого материала на входе и выходе , или материального субстрата исследуемых зависимостей. Одну и ту же задачу можно ставить в региональном плане, и тогда региональные особенности входных характеристик войдут в число аргументов, а можно ставить локально — для данного участка, и тогда региональные особенности участка будут играть роль внешних условий , в рамках которых работает полученное решение. Для каждого участка получают свое решение, но зато более простое. [c.10]

Настоящее (четвертое) издание Биометрии переработано и дополнено новыми данными. Пересмотру подвергнута каждая глава особенно заметные изменения внесены в гл. I. Значительные поправки и дополнения сделаны в главах, посвященных дисперсионному и корреляционно-регрессионному анализу. Изменен и самый порядок расположения глав. Все это положительно сказалось на системе изложения материала, заимствованного из разных разделов биологии, медицины, антропологии, педагогики, основ сельскохозяйственных наук и других смежных отраслей знания. [c.6]

И расчетных данных проводили методами корреляционного и регрессионного анализов [61] на ЭВМ Мир . [c.115]

Достаточно большое внимание в книге уделено математическому обеспечению прогнозных разработок приводится ряд алгоритмов программ построения уравнений трендовых кривых при экстраполяции, статистической обработки экспертной информации, а также результаты многомерного регрессионного и корреляционного анализа. [c.4]

Корреляционный и регрессионный анализ 58 89 8 3 [c.18]

Для решения этих задач используется аппарат дисперсионного, регрессионного (в том числе компонентного и факторного) и ковариационного (корреляционного) анализа. [c.69]

Заметим, что метод парных корреляций значительно уменьшает объем вычислений по сравнению с определением коэффициентов регрессии по способу наименьших квадратов. Это объясняется тем, что для расчета коэффициентов парной корреляции число строк матрицы, с помощью которой представляются результаты измерений исходных факторов и погрешностей обработки, искусственно сокращается до числа заполненных клеток корреляционной таблицы. Поэтому данный метод находит широкое применение в практике многофакторного корреляционного и регрессионного анализов [20, 44, 50, 54]. [c.294]

РЕГРЕССИОННЫЙ И КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ [c.200]

Между несколькими величинами часто существует взаимосвязь. как. например, между твердостью сплава и прочностью, при растяжении. Эту взаимосвязь можно представить в функциональной форме и определить степень взаимосвязи. Для нахождения наилучшей функциональной связи между случайными величинами применяется метод, называемый регрессионным анализом. Метод, используемый для установления степени взаимосвязи между случайными величинами, называется корреляционным анализом. Чтобы решить, какая зависимость соответствует полученным данным, целесообразно нанести эти данные на график. Если нанесенные точки отражают линейную зависимость, то уравнение этой зависимости имеет вид 1) у = = а 4-рх в прямоугольной системе координат, 2) у = на полулогарифмической бумаге, 3) у = ахР на логарифмической бумаге. [c.200]

Наибольшие трудности возникают при наборе технологических данных для регрессионного анализа. Если такой анализ проводится для исследования технологической операции, включающей ограниченное число факторов (г = 3 5), то отбор статистической информации не представляет трудностей. При этом одну и ту же деталь измеряют по нескольким параметрам, значения которых составляют строку корреляционной матрицы последовательность в.п деталей образует матрицу размерами п-г. [c.59]

Используя при обработке опытных данных принципы регрессионного и корреляционного анализа, можно выявить зависимость между переменными и условиями оптимума. В этом случае математической моделью являются функции отклика, связывающие параметр (параметры) оптимизации, характеризующий результаты эксперимента, с переменными параметрами, которые экспериментатор варьирует при проведении опытов [c.54]

РЕГРЕССИОННЫЙ И КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗЫ РЕЗУЛЬТАТОВ МЕХАНИЧЕСКИХ ИСПЫТАНИЙ [c.111]

Регрессионный и корреляционный анализы [c.112]

Схема анализа для случайной независимой величины. Если обе изучаемые величины являются случайными, то обычно регрессионному анализу предшествует корреляционный, на основании которого производят оценку средних значений, дисперсий и коэффициента корреляции (х, у, г). В этом случае уравнение теорети- [c.125]

Статистический анализ экспериментальных значений комплексного показателя, осуществленный с использованием программы Regress 2.5 , позволил установить, что вероятность соответствия полученного распределения нормальному закону составляет 0,95. Для определения уровней адекватности математических моделей и установления численных значений их параметров осуществлен корреляционно-регрессионный анализ с применением программ Regress 2.5 и Statisti a 6.0 . [c.11]

Рабочая конструкторская документация Чертеж детали сборочный чертеж спецификация ведомость спецификаций технические условия Масса изделия масса деталей число деталей технические требования число сборочных единиц Метод учета масс метод удельного нормирования метод учета сложности метод учета значимости составных частей моделировшие трудоемкости на основе корреляционно-регрессионного анализа [c.886]

Для подобной дифференциации надо изучать взаимосвязи между представляющими интерес, технико-экономическими показателями. Они могут быть исследованы традиционными эконометрическими методами многомерного корреляционного, регрессионного, дисперсионного и факторного анализа [26—29]. Связывая изменения выходных технико-экономических показателей с порождающими их причинами, указанные методы не только позволяют оценить общее значение скрытых резервов, но и объективно выделить ту их часть, которая дюжет быть мобилизована путем совершенствования системы управления. Эти методы требуют, кроме сбора исходной информации, ее синхронизации 20 врсмсп , прсдсарительного выделения грубых ошибок и проведения ряда других статистических процедур. Значительно облегчает исполь-70 [c.70]

Корреляционно-регрессионный анализ размеров ЩЖ у здоровых новорожденных с учетом массы их тела позволил вывести уточняющую форь улу индив1щуаль-ной нормы тиреоидного объема (НТО), удобную для практики вв1щу простоты расчета [c.563]

В табл. 1 приведены результаты опроса 65 компаний США, проведенного в 1970 г., по использованию тех или иных методов научно-технического прогнозиро.ва-ния [20]. К наиболее часто используемым способам прогнозирования относятся линейная экстраполяция, анализ тенденций, интуитивное прогнозирование, метод экспертных оценок, корреляционный и регрессионный анализы. [c.17]

Анализ тенденций и прогнозирование научно-технического развития предполагает исследование совокупности объектов одной природы (назначения). Эволюцию любого объекта можно проследить на основе анализа изменения его структурных, функциональных, экономических и эксплуатационных характеристик. Методами корреляционного и регрессионного анализа выясняют совокупное влияние внутренних и внешних факторов, породивших тенденцию в предшествующем периоде, которая остается такой же и в последующем. На основе этих методов изучают корреляционную связь между объектами, определяют изменение одногс объекта при изменении другого, с которым имеется корреляционная связь. [c.164]

Рассмотренные выше методы корреляционного и регрессионного анализа положены в основу методики параметрического прогнозирования, предложенной И. П. Керовым [28 ] и предназначенной для анализа параметров и тенденций развития строительных машин. [c.185]

Данная методика основывается на допущении, что соотношение между параметрами машин есть результат длительного технического развития и непрерывного прогресса техники. При этом предполагается, что назначение и формирование параметров машин не может носить характер субъективного решения. Характер изменения связей между параметрами машин в какой-то пердад времени, а также изменение системы факторов, влияющих на параметры, подчиняются определенным закономерностям. Использование корреляционного и регрессионного анализа для поиска и описания этих закономерностей позволяет учесть опыт проектирования машин в прошлом и одновременно обосновать и предвидеть развитие соотношений между параметрами в будущем. Эти методы дают возможность рассчи- [c.185]

Как при однофакторном, так и при двухфакторном дисперсионном анализе, когда исследуемые факторы имеют количественные выражения и оказывают зня чимое влияние на механические свойства, для дальнейшего анализа резз льтатов ме ханических испытаний используют регрессионный и корреляционный методы агы лнза с целью установления вида зависимости характеристик механических свойсп от исследуемых факторов и оценки ее параметров (см. гл. V). [c.98]

Итак. орреляционный и регрессионный анализ характеристик сопротивления усталостному и статическому разрушению деформированных алюминиевых сплавов показал, что между пределом выносливости прн переменном изгибе на базе 10 циклов и пределом прочности существует тесиэя линейная корреляционная зависимость (0,837 < р< 0,912) [c.129]

Во многих случаях представляется возможным путем простых преобразований представить уравнение кривой регрессии как линейное соотношение между преобра-.чованными величина,ми, к которым применим изложенный аппарат линейного корреляционного и регрессионного анализа. [c.135]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...