Дисперсионный регрессионный анализ

Cтраница 1

Применение методов дисперсионного и регрессионного анализа позволяет не только оценить существенность влияния различных факторов на свойства машины, но и в ряде случаев устанавливать аналитические зависимости между учитываемыми факторами и признаками, характеризующими те или иные свойства машины. [1]

Каковы условия для изменения дисперсионного и регрессионного анализа, которым должны удовлетворять ВПО. [2]

Распространенными ( эффективными) для подобных задач считаются методы дисперсионного и регрессионного анализа, а также методы анализа данных. [3]

Результаты экспериментов по определению коррозионной стойкости низколегированной стали, полученные согласно построенным планам комплексных исследований, обрабатывались методами корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа, что позволило создать модели для численного прогнозирования коррозионных процессов. [4]

Значительные изменения в методике исследования технологических процессов произошли с развитием и внедрением идей планирования эксперимента, где подразумевается использование и тесное взаимодействие дисперсионного и регрессионного анализа. [5]

К первому виду обработки относится определение статистических характеристик по результатам испытаний, нахождение погрешности и ошибок измерения, аппроксимирующее сглаживание и экстраполяция экспериментальных кривых, дисперсионный и регрессионный анализ, определение общего вида расчетных аналитических зависимостей, построение графиков и номограмм. [6]

В процессе отработки методики на лабораторном стенде было установлено, что асфальтосмолопарафиновые отложения ( АСПО) не образуются за время эксперимента ( 24 ч) и поэтому не вносят погрешность в результаты измерений. Обработку данных производили с использованием методов корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа, что позволило дать сравнительный анализ процессов образования гидратов железа или его окислов в околотрубном пространстве нефтяных скважин. [7]

Схема програм - [ IMAGE ] Установка с программным управлением иного испытания станков для испытаний образцов на изнашивание. [8]

В этом случае ЭВМ оценивает параметры распределений случайных величин, подбирает их законы распределения, выполняет дисперсионный и регрессионный анализ. Результаты испытаний могут непосредственно вводиться с испытательной установки ( ИУ) в ЭВМ через устройство связи с объектом испытаний ( УСО), или их предварительно обрабатывают вручную и затем вводят в ЭВМ в виде массивов данных. В математическом обеспечении ЭВМ должны быть стандартные программы обработки экспериментальных результатов. [9]

В ряде случаев, например, при установлении нормативов на обслуживание и ремонт машин, необходимо знать значения характеристик ремонтопригодности для конкретных условий их использования, обслуживания и ремонта. Существенность влияния факторов, определяющих эти условия, может быть оценена планированием экспериментов и анализом их результатов с использованием методов дисперсионного и регрессионного анализа, рассмотренных в гл. Для этой цели могут быть использованы и методы проверки статистических гипотез о равенстве ( различии) числовых характеристик двух или более групп наблюдений показателя ремонтопригодности, проведенных при различных уровнях ( условиях) интересующего фактора. Примеры применения этих методов рассматриваются в гл. [10]

Задачи ( 17) - ( 21) относятся к исследованию моделей, в которых на выходные технические характеристики влияет ряд факторов и необходимо выявить их наиболее неблагоприятное ( или, наоборот, оптимальное) сочетание, а также степень влияния. Сюда же относятся испытания при предельных и повышенных нагрузках, а также некоторые специальные виды испытаний - вверх - вниз и др. В этих задачах используются дисперсионный, регрессионный анализ, факторный эксперимент. [11]

В настоящее время под влиянием практических потребностей эти направления математической статистики в достаточной мере обеспечены литературой, отражающей как теоретические, так и прикладные аспекты их развития. Постановка задач в этой области и полезные литературные ссылки имеются в книгах Уилкса ( 1967), гл. Наиболее полно дисперсионный и регрессионный анализ изложен в монографиях Шеффе ( 1963), Плэкета ( 1960) и Уильямса ( 1959); широко обсуждаются вопросы оптимального планирования экспериментов, которое имеет целью увеличение точности статистических оценок; при регрессионном анализе, например, задача планирования состоит в указании таких значений контролируемых переменных, при которых некая заданная функция от неизвестных параметров обладает теми или иными экстремальными свойствами. Подробный анализ темы планирования, посвященный практическим задачам регрессионного и конфлюэнтного анализа, имеется в работе Клепикова и Соколова ( 1964) ср. [12]

Надежная статистическая оценка вклада контролируемых факторов возможна лишь при условии, что эксперимент ( наблюдение) некоторым образом организован. Это определяет тесную связь дисперсионного анализа с планированием эксперимента. В тех случаях, когда изменение хотя бы части контролируемых факторов может быть измерено количественно, пользуются комбинацией дисперсионного и регрессионного анализа ( см. гл. [13]

Страницы: 1