КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ

Abstract

Рассматривается компьютерное моделирование множественной регрессии экспериментальных данных, относящихся к детерминированным техническим и технологическим системам. Первичную информацию (статистическую модель) исследуемого объекта, часто представляют в форме таблицы с множеством наблюдений за состоянием изучаемого объект. Последующим статистическим анализом табличных данных выявляют искомые скрытые закономерности. Множественный статистический анализ такой информации должен выполняться с применением соответствующих статистических программных продуктов. Главным при обработке экспериментальных данных в прикладных исследованиях является исследование регрессионного влияния одной или нескольких независимых переменных х на зависимую переменную у, определение общего вида уравнения регрессии, вычисление оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, проверка статистических гипотез о регрессионной связи. С математической точки зрения регрессионный анализ табличных данных является задачей аппроксимации этих данных путём приближения искомой функции одной или нескольких переменных во всём диапазоне табличных данных, которая должна быть по возможности простой. На начальном этапе аппроксимации в среде SPSS на основе корреляционной матрицы с помощью факторного анализа проводится уменьшение числа переменных (редукция переменных) с выявлением небольшого числа факторов (двух или трёх), объясняющих большую часть дисперсии для множественных исходных переменных. Последующее регрессионное моделирование двух или трёх факторов проводится в среде программ Table Curve 2D или Table Curve 3D, получивших широкое применение в инженерной и научной практике. Все этапы компьютерного моделирования множественной регрессии на примере технологического процесса получения липосом, зависящего от четырёх переменных, представлены в виде последовательности подробных шагов реализации соответствующих программ с выводом экранных форм, содержащих визуальную и табличную информацию каждого шага статистического исследования.

Authors and Affiliations

В. Х. Кириллов, В. М. Кузаконь, Г. Н. Станкевич

Keywords

Related Articles

OPERATING PROCESSES PARAMETERS OF OPEN-TYPE SORPTIVE HEAT STORAGE DEVICES IN HEAT SUPPLY SYSTEMS

Operating processes of open-type sorption heat accumulator in heating systems were studied. The al- gorithm for calculation of its performance is developed. It includes computation of mass transfer cofficient, sorp- tion...

ОПТИМІЗАЦІЯ СКЛАДУ ТОНІКА З ПРОБІОТИКАМИ ДЛЯ СУХОЇ ШКІРИ

У роботі наведено асортимент, властивості та склад засобів для тонізації шкіри; проаналізовано ринок тоніків і лосьйонів в Україні, ефективність використання лізатів пробіотичних культур лакто— і біфідобактерій у космети...

ДОСЛІДЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ САНІТАРНОЇ БЕЗПЕКИ НОВИХ СОРТІВ ЛЬОНУ

Вивчення видового та кількісного складу мікрофлори, особливо нових сортів, має велике значення для розробки й застосування на практиці прийомів зберігання насіння з метою подальшого його використання в харчовій і комбіко...

МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ З ОЦІНЮВАННЯ ЕНЕРГОЕКОНОМІЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМ ЕНЕРГОЗАБЕЗПЕЧЕННЯ З КОГЕНЕРАЦІЙНО - ТЕПЛОНАСОСНИМИ УСТАНОВКАМИ ТА ПІКОВИМИ ДЖЕРЕЛАМИ ТЕПЛОТИ

Запропоновано методичні основи з оцінювання енергоекономічної ефективності систем енергозабезпечення (СЕ) з когенераційно-теплонасосними установками (КТНУ) різних рівнів потужності та піковими джерелами теплоти (ПДТ), з...

ИННОВАЦИОННОЕ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ ТЕПЛОВОЙ И МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПЛОДОВ

Рассмотрены недостатки оборудования для механической и термомеханической обработки пищевых продуктов. Предлагаются пути решения энергетических проблем в технологиях термообработки пищевых жидкостей, сушки дисперсных прод...

Download PDF file
  • EP ID EP311032
  • DOI -
  • Views 84
  • Downloads 0

How To Cite

В. Х. Кириллов, В. М. Кузаконь, Г. Н. Станкевич (2017). КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. "Наукові праці" Одеської національної академії харчових технологій, 81(2), 130-137. https://europub.co.uk./articles/-A-311032