Обчислення - коефіцієнт - регресія
Обчислення коефіцієнтів регресії необхідно в тих випадках, коли дослідник передбачає застосовувати відновлену залежність до нових комбінацій вхід-пих параметрів, значеннями яких він не має в своєму розпорядженні при відновленні регресії. У тих же випадках, коли вже в момент побудови оцінки регресії відомі точки, в яких потрібно обчислити значення відновлюваної функції, доцільно застосовувати алгоритми відновлення значень в заданих точках. Відновлення регресії здійснюють алгоритми ЛІР, ЛІРС і ПОР. [1]
Методи обчислення коефіцієнтів регресії порівняно складні і базуються зазвичай на апараті матричного обчислення; при цьому в найбільш громіздких випадках використовуються стандартні програми на ЕОМ. [2]
Інший підхід полягає в обчисленні коефіцієнтів регресії і зіставленні трендових ліній. [4]
ХТ X, що значно спрощує обчислення коефіцієнта регресії. [5]
Як і інші статистичні розрахунки, обчислення коефіцієнтів регресії зручно проводити в табличній формі. [6]
Факторний експеримент і його дробові репліки дозволяють спростити обчислення коефіцієнтів регресії. [8]
У разі повного факторного експерименту, регулярних дробових реплік і будь-яких інших ортогональних планів обчислення коефіцієнтів регресії і помилок їх визначення значно) спрощується. [9]
Для методів ПФЕ і ДФЕ обробку результатів ведуть за схемою; перевірка відтворюваності, обчислення коефіцієнтів регресії. перевірка значущості коефіцієнтів, перевірка адекватності моделі н інтерпретації отриманих результатів. [10]
Як бачимо, інформаційна матриця ХтХцля ортогонального планування другого порядку не є діагональної, що ускладнює обчислення коефіцієнтів регресії. [11]
Вище зазначалося, що плани ПФЕ і дрібних реплік складені таким чином, щоб максимально спростити обчислення коефіцієнтів регресії bf і перевірку адекватності рівнянь. [12]
Вище зазначалося, що плани ПФЕ і дрібних реплік складені таким чином, щоб максимально спростити обчислення коефіцієнтів регресії bj і перевірку адекватності рівнянь. З математичної точки зору плани можна розглядати як лінійні, оскільки твори факторів завжди можна замінити новим лінійним ефектом. [13]
Вище зазначалося, що плани ПФЕ і дрібних реплік складені таким чином, щоб максимально спростити обчислення коефіцієнтів регресії bj і перевірку адекватності рівнянь. З математичної точки зору плани можна розглядати як лінійні, оскільки твори факто - рів завжди можна замінити новим лінійним ефектом. [14]
Вище зазначалося, що плани ПФЕ і дрібних реплік складені таким чином, щоб максимально спростити обчислення коефіцієнтів регресії bj і перевірку адекватності рівнянь. З математичної точки зору плани можна розглядати як лінійні, оскільки твори факторів завжди можна замінити новим лінійним ефектом. [15]
Сторінки: 1 2