Коэффициент - множественная корреляция
Cтраница 2
Коэффициент множественной корреляции выражения (1.92) составляет 0 951, среднеквадратическая погрешность аппроксимации равна около 6 % при изменении давления схождения в пределах от 4 2 до 70 МПа, давления - от 0 1 МПа до рсх и температуры - от 233 до 533 К. [16]
Коэффициент множественной корреляции выражения ( 100) составляет 0 951, средняя квадратическая погрешность аппроксимации равна около 6 % при изменении давления схождения от 4 2 до 70 МПа, давления / - от 0 1 МПа до р сх и температуры - от 233 до 533 К. [17]
Коэффициент множественной корреляции выражения (1.92) составляет 0 951, среднеквадратическая погрешность аппроксимации равна около 6 при изменении давления схождения в пределах от 4 2 до 70 МПа, давления - от 0 1 МПа до рсх и температуры - от 233 до 533 К. [18]
Оценка коэффициента множественной корреляции по эмпирическим данным - случайная величина, значение которой определяется составом выборки и числом наблюдений N в выборке. В силу случайности выборки можно получить ненулевые значения R, в то время как истинное значение его ( вычисленное для генеральной совокупности) равно нулю. [19]
Значение коэффициента множественной корреляции ( 0 8994) свидетельствует о достаточно тесной линейной связи между величиной Ке. Коэффициент детерминации ( d 20 8089) показывает, что на долю неучтенных факторов приходится около 19 4 % вариации выходной функции. [20]
 |
Окно оценивания параметров в примере с продажей акций. [21] |
Квадрат коэффициента множественной корреляции), обычно называемый коэффициентом детерминации. Коэффициент детерминации является чрезвычайно важной характеристикой, поэтому мы подробно обсудим его. Коэффициент детерминации является одной из основных статистик в данном окне, он показывает долю общего разброса ( относительно выборочного среднего зависимой переменной), которая объясняется построенной регрессией. [22]
Значимость коэффициента множественной корреляции определяется при помощи критерия Фишера. [23]
Оценка коэффициента множественной корреляции по эмпирическим данным является случайной величиной, значение которой определяется составом выборки и числом наблюдений ( N) в выборке. В силу случайности выборки можно получить ненулевые значения R, в то время как истинное значение его ( вычисленное для генеральной совокупности) равно нулю. [24]
 |
Окно оценивания параметров в примере с продажей акций. [25] |
Квадрат коэффициента множественной корреляции), обычно называемый коэффициентом детерминации. Коэффициент детерминации является чрезвычайно важной характеристикой, поэтому мы подробно обсудим его. Коэффициент детерминации является одной из основных статистик в данном окне, он показывает долю общего разброса ( относительно выборочного среднего зависимой переменной), которая объясняется построенной регрессией. [26]
Значим ли коэффициент множественной корреляции. [27]
Из сравнения коэффициентов множественной корреляции этих моделей видно, что с уменьшением числа входных параметров величины их уменьшаются. [28]
Или значению коэффициента множественной корреляции, однако такая постановка решения задачи не всегда реальна. [29]
Таким образом, коэффициент множественной корреляции является оценкой точности прогнозирования выхода по входному и промежуточному качеству. [30]
Страницы: 1 2 3 4