Вероятностные методы расчета технологического процесса ткачества. Быкадоров Р.В - 55 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ИВГПУ | Иваново

Составители: 

Рубрика: 

55
0 04
Σ
— 50,5 0,58
6
0,06
19
3,76 50,0 — 7,89
Запишем систему нормальных уравнений типа (3.18):
=+
=+
.76,3a0619,0a586,0
,5,50a586,0a10
10
10
(3.19)
Отсюда параметрами гиперболы будут: а
0
= 3,3; а
1
= 29,0, а ее уравнение
запишется так:
.
x
0,29
3,3y
x
+=
(3.20)
Вычисленные теоретические значения уработки записаны в табл. 3.3.
Фактическое значение уработки изображено на рис. 3.3 в виде ломаной
линии, а расчетные данные - в виде кривой - гиперболы. Средняя
квадратическая ошибка уравнения регрессии составляет:
%.9,0
110
89,7
=
−
=
σ
Для рассмотренных примеров нахождения уравнений регрессии
применялось сравнительно небольшое количество наблюдений. Это сделано
для большей наглядности и иллюстрации методики расчетов уравнений
линейной, параболической и гиперболической регрессии. Для более точного
определения связи между явлениями необходимо использовать значительно
большее число наблюдений.
3.6. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ
Зависимость результативного признака от двух или более факторных
признаков называется множественной регрессией, а уравнение, выражающее
их связь, - уравнением множественной регрессии.
Для описания связи с двумя факторами можно применять линейное
уравнение множественной регрессии вида:
zaxaay
210xz
++=
(3.21)
или степенное уравнение вида: 
                                         0         04
          Σ      —        50,5      0,58 0,06 3,76                    50,0   —     7,89
                                         6         19

   Запишем систему нормальных уравнений типа (3.18):
                     10 a0 + 0 ,586 a1 = 50 ,5 ,
                                                                                            (3.19)
                     0 ,586 a0 + 0 ,0619 a1 = 3,76 .
   Отсюда параметрами гиперболы будут: а0 = 3,3; а1 = 29,0, а ее уравнение
запишется так:
                                         29 ,0
                          y x = 3 ,3 +         .                                             (3.20)
                                          x

   Вычисленные теоретические значения уработки записаны в табл. 3.3.
Фактическое значение уработки изображено на рис. 3.3 в виде ломаной
линии, а расчетные данные - в виде кривой - гиперболы. Средняя
квадратическая ошибка уравнения регрессии составляет:
                                                    7 ,89
                                         σ=               = 0 ,9 %.
                                                   10 − 1
   Для   рассмотренных             примеров                  нахождения      уравнений    регрессии
применялось сравнительно небольшое количество наблюдений. Это сделано
для большей наглядности и иллюстрации методики расчетов уравнений
линейной, параболической и гиперболической регрессии. Для более точного
определения связи между явлениями необходимо использовать значительно
большее число наблюдений.


                      3.6. МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ


   Зависимость результативного признака от двух или более факторных
признаков называется множественной регрессией, а уравнение, выражающее
их связь, - уравнением множественной регрессии.
   Для описания связи с двумя факторами можно применять линейное
уравнение множественной регрессии вида:
                     y xz = a0 + a1 x + a2 z                                                 (3.21)
или степенное уравнение вида:
                                                        55

Страницы