Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/3016
Назва: | Особливості оцінки результатів регресійного аналізу |
Інші назви: | Особенности оценки результатов регрессионного анализа Features of evaluation of results regression analysis |
Автори: | Бакарджиєв, Роман Олександрович Бакарджиев, Роман Александрович Bakardzhyiev, Roman Комаров, А. А. |
Ключові слова: | регресійний аналіз;математична модель;адекватність;нормальний статистичний розподіл;регрессионный анализ;математическая модель;адекватность;нормальное статистическое распределение;regression analysis;mathematical model adequacy;normal statistical distribution |
Дата публікації: | 2015 |
Серія/номер: | Збірник наукових праць Кіровоградського національного технічного університету;Вип. 28 |
Короткий огляд (реферат): | UK: На конкретних прикладах представлено оцінку результатів регресійного аналізу активного повнофакторного експерименту. Із застосуванням статистичних функцій MS Excel проілюстрована оцінка адекватності математичної моделі другого порядку з вибракуванням статистично незначущими коефіцієнтами, визначено працездатність математичної моделі, відповідності різниці ( залишків) нулю і нормальному розподілу та їхня автокореляція. RU: На конкретных примерах представлена оценка результатов регрессонного анализа активного полнофакторного эксперимента. С применением статистических функций MS Exsel проиллюстрирована оценка адекватности математической модели второго порядка с выбракованными статистически незначимыми коэффициентами, определены работоспособности функции, соответствие разницы (остатков) нулю и нормальному распределению, их автокорреляция. EN: Abstract: In an example, evaluation of the results of regression analysis of active fullfactor experiment. With the use of MS Excel statistical functions illustrated assessment of the adequacy of the mathematical model of the second order of rejected statistically insignificant coefficients defined performance mathematical model according difference (residual) with zero and normal distribution and their autocorrelation. These methods allow you to quickly accurately identify all evaluation parameters obtained regression equation, its suitability for use as a mathematical model. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/3016 |
Розташовується у зібраннях: | кафедра Технології конструційних матеріалів |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
9.pdf | 594.8 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Показати повний опис матеріалу
CORE Recommender
Перевірити
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.