Корреляционно-регрессионный анализ
Cтраница 1
Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком. [1]
Корреляционно-регрессионный анализ является основой для определения и проведения качественного исследования факторов, влияющих на уровень различных процентных ставок. [2]
Корреляционно-регрессионный анализ показал также, что на нефти разных стратиграфических комплексов мезозоя Прикаспийской впадины большое влияние оказывают минерализация и сульфатность пластовых вод в сочетании с глубиной залегания. Основным фактором, оказывающим влияние на формирование современных свойств и состава этих нефтей, является степень сохранности залежи. [3]
Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком. [4]
Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ результатов внедрения МУН на терригенных и карбонатных залежах нефти проведен с использованием 26 стандартных геолого-физических и промысловых показателей, из которых наибольшее влияние на дополнительную добычу нефти оказывает вариация обводненности добываемой нефти. [5]
В корреляционно-регрессионном анализе устранить воздействие какого-либо фактора можно, если зафиксировать воздействие этого фактора на результат и другие включенные в модель факторы. Этот прием широко используется в анализе временных рядов, когда тенденция фиксируется через включение фактора времени в модель в качестве независимой переменной. [6]
В корреляционно-регрессионном анализе устранить воздействие какого-либо фактора можно, если зафиксировать воздействие этого фактора на результат и другие включенные в модель факторы. Эгогг прием широко используется в анализе временных рядов, когда тенденция фиксируется через включение фактора времени в модель в качестве независимой переменной. [7]
В корреляционно-регрессионном анализе мерой тесноты и надежности служат корреляционные отношения, абсолютные значения которых лежат в границах от нуля до единицы. [8]
При корреляционно-регрессионном анализе данных об абразивности горных пород были использованы показатели абразивности Я. В качестве базовой была принята частота вращения долота п 600 об / мин. [9]
Основной задачей корреляционно-регрессионного анализа является выяснение формы и тесноты связи между результативным и факторным показателями. [10]
 |
Структурно-логическая модель факторной системы фондоотдачи. [11] |
При использовании корреляционно-регрессионного анализа за функцию берется фондоотдача, а в качестве переменных можно взять: средний процент выполнения норм выработки рабочими ( %), электровооруженность ( энерговооруженность) труда рабочих или работающих ( кВт ч / чел. Обработка данных проводится на основе стандартных программ. [12]
При использовании корреляционно-регрессионного анализа необходимо соблюдать следующие требования. [13]
Применение методов корреляционно-регрессионного анализа и адаптивных его модификаций не отражает качественных особенностей проблемы идентификации в замкнутых системах. [14]
По данным корреляционно-регрессионного анализа о составе нефтей, глубине их залегания, пластовой температуре и давлении, типе вод и коллекторов был рассчитан предполагаемый тип углеводородного флюида исходя из плотности и содержания парафино-нафтеновых УВ. При прогнозировании типа скоплений УВ были приняты следующие предпосылки: при плотности 0 800 г / см3 - нефть, 0 800 - 0 790 г / см3 - нефть и конденсат, 0 790 - 0 700 г / см3 - конденсат, 0 700 г / см3 - газ. Как видно из табл. 49, на одних и тех же глубинах в зависимости от генетического типа нефтей могут быть встречены разные типы скоплений УВ. Так, например, на глубине 4 км в юрских и нижнемеловых отложениях предполагаются нефтегазоконденсатные залежи, в верхнемеловых - нефтяные, в палеоценовых - газоконденсатные, в олигоценовых - газоконденсат-нон ефтяные. [15]
Страницы: 1 2 3 4