Cтраница 2
Для описания объекта в виде математической зависимости в задачах идентификации используются методы регрессивного анализа. При этом возможно описание объекта множеством математических моделей, так как нельзя вынести обоснованного суждения о его внутреннем устройстве. [16]
Задача определения этих констант может быть решена статистическим методом, известным под названием регрессивного анализа. Этот метод является стандартным; кроме того, было показано, что если известен вид функций и экспериментально получен ряд соответственных значений времени и изменения концентрации, то определенные этим методом константы являются наиболее вероятными. [17]
Правильность разделения почв на группы по отзывчивости на внесение фосфорных удобрений, проведенного на основе регрессивного анализа, подтверждается статистической обработкой результатов полевых опытов. Колебания средней прибавки урожая яровой пшеницы от Р4о на фоне ( NKho по группам обеспеченности ( отзывчивости) на дерново-карбонатных почвах составляют: по первой группе до 2 7 ц / га; по второй группе до 2 0; по третьей до 0 1 ц / га. [18]
Если при подстановке этих констант получается прямая линия, то значение констант можно уточнить с помощью регрессивного анализа. Однако если отклонения за пределами выбранных точек являются большими и систематическими, то работа, затраченная на регрессивный анализ, будет бесполезной. [19]
Для оставшихся 25 факторов и параметров были проведены дополнительные исследования с планированием экспериментов в соответствии с линейным регрессивным анализом. При этом входные факторы и параметры варьировались по допустимым верхним и нижним уровням и выходные ( 3) определялись по приведенной выше программе на ЭВМ. [20]
Исследование парной зависимости конечной нефтеотдачи от плотности сетки скважин по 19 опытным участкам в карбонатных коллекторах осуществлено методами регрессивного анализа. [21]
Позднее был описан метод математической обработки данных пирограмм для сополимера этилена и пропилена с использованием факториального анализа и многостепенного регрессивного анализа. Метод дает возможность быстрого определения пика или группы пикав для расчета содержания искомых продуктов деструкции. [22]
При обработке результатов экспериментальных исследований по составленным В.А. Юрьевым матрицам было применено математическое моделирование на электронно-вычислительной машине ЕС-1055 методом многошагового регрессивного анализа. Получены математические модели осевых усилий для тех же условий. [23]
Наиболее распространенными методами статистического анализа точности технологического процесса являются сравнение средних; сравнение дисперсий; оценка коэффициента корреляции; регрессивный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов и случайных последовательностей. [24]
Якоби в результате обработки методом математической статистики экспериментальных данных по 27 газоконденсатным системам предлагают простые выражения, полученные с помощью многократного регрессивного анализа, позволяющие по известным значениям начального пла - - стового давления, температуры, газоконденсатного фактора и плотности товарного онденсата вычислить конденсатоотлачу при разработке месторождения на режиме истощения. [25]
Определение количественных значений показателей биоповреждений при одновременном действии нескольких факторов во времени, а также при проведении ускоренных испытаний сводится к решению задачи регрессивного анализа. Процесс биоповреждений рассматривают как явление статистическое, а результат эксперимента подвержен случайному разбросу. [26]
В силу того, , что в хозяйствах не проводится учет урожайности на почвенных разновидностях, определение урожайной цены балла производится на основе регрессивного анализа многолетней урожайности культур и бонитетов почв пашни хозяйств. Помимо почвенного фактора, на урожайность влияют наличие в хозяйствах трудовых и энерготехнических ресурсов, количество внесенных удобрений и другие факторы. [27]
Для обработки результатов исследования применяется коррелятопный анализ на выявление значимых зависимостей между экспертными оценками надежности оператора и результатами психологического тестирования, факторный анализ на определение общих факторов, влияющих на надежность работы оператора и регрессивный анализ, позволяющий получить количественную формулу надежности оператора в зависимости от выраженности тех или иных личностных качеств. [28]
Установлено, что картины распределения температур точки росы и начала кипения вдоль колонны сохранялись для каждого соотношения псевдограниц кипения. После завершения регрессивных анализов 28 результатов, полученных для нескольких загрузок нефти первого вида, обнаружено, что скорость подачи исходного сырья сохраняется неизменной для некоторых соотношений параметров. [29]
Таким образом, для регрессивного анализа были оставлены только параметры с наибольшей информативностью. [30]