Регрессионный анализ - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Женщина верит, что дважды два будет пять, если как следует поплакать и устроить скандал. Законы Мерфи (еще...)

Регрессионный анализ

Cтраница 1


Регрессионный анализ используется в том случае, если отношения между атрибутами объектов в БД выражены количественными оценками. Построенные уравнения регрессии позволяют вычислять значения зависимых атрибутов по заданным значениям независимых признаков.  [1]

Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей, он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический ( вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализа. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора.  [2]

Регрессионный анализ позволяет по экспериментальным данным, обработанным по методу наименьших квадратов получать значения постоянных времени и коэффициентов усиления для дифференциальных уравнений или передаточных функций динамических элементов систем регулирования.  [3]

Регрессионный анализ применяют, когда требуется оценить показатель качества по результатам наблюдений над другими показателями.  [4]

Регрессионный анализ устанавливает методы выбора степени полинома и проверки адекватности полученной модели.  [5]

Регрессионный анализ применим лишь при условии, если независимую переменную X можно считать неслучайной величиной.  [6]

Регрессионный анализ эффективен для изучения поведения различных затрат и особенно необходим при анализе так называемых смешанных затрат, в которых затруднительно априори выделить постоянную часть.  [7]

Регрессионный анализ использует статистическую модель для нахождения зависимости среднего значения зависимой переменкой ( прямые трудозатраты) от значения одной или нескольких независимых переменных. При использовании допущений этот метод обеспечивает защиту от возможных ошибок. Наиболее широко применяется метод наименьших квадратов.  [8]

Регрессионный анализ представлен не только как самостоятельный метод, но и как метод, значительно расширяющий и углубляющий другие методы анализа.  [9]

Регрессионный анализ позволяет решать более широкий класс задач, чем корреляционный анализ, и получать оценки коэффициентов нелинейных уравнений регрессии.  [10]

Регрессионный анализ в матричной форме удобен для решения задач на ЦВМ.  [11]

Регрессионный анализ устанавливает методы выбора степени полинома и проверки адекватности полученной модели.  [12]

Регрессионный анализ и построение доверительных интервалов по формуле ( IX-6) возможны при условии выполнения ряда предпосылок, важнейшими из которых являются предпосылки нормальности распределения вероятностей случайной величины при каждом значении аргумента и однородности ряда дисперсий. Для примера нами рассмотрена выборка по двум режимным параметрам: среднесуточному давлению в начальном узле газопровода ро и суточному начальному притоку газа Q0 в газопровод Урал - Центр за 5 месяцев 1976 г. Расчетные значения х2 для каждого значения вектора аргумента ( ропл, С.  [13]

Регрессионный анализ в матричной форме удобен для решения задач на ЦВМ.  [14]

Регрессионный анализ устанавливает методы выбора степени и проверки адекватности полученной модели.  [15]



Страницы:      1    2    3    4