Презентации по Математике

Планы второго порядка
Планы второго порядка
Сократить число опытов можно, воспользовавшись так называемым композиционным или последовательным планом, разработанным Боксом и Уилсоном. Так, при двух факторах модель функции отклика y = f(x1,x2) второго порядка представляет собой поверхность в виде цилиндра, конуса, эллипса и т.д., описываемую в общем виде уравнением Для определения такой поверхности необходимо располагать координатами не менее трех ее точек, т.е. факторы x1 и x2 должны варьироваться не менее чем на трех уровнях. Поэтому план эксперимента в плоскости факторов x1 и x2 на рис. а не может состоять лишь из опытов 1, 2, 3, 4 ПФЭ 22, располагающихся в вершинах квадрата, как это было для модели первого порядка. К ним должны быть добавлены опыты (звездные точки) 5, 6, 7, 8, расположенные на осях x1 и x2 с координатами (±α;0), (0;±α) и обязательно опыт 9 в центре квадрата, чтобы по любому направлению (5-9-6), (1-9-4) и т.д. располагалось три точки, определяющие кривизну поверхности в этом направлении. Планы второго порядка при k=2: а — ортогональный; б — ротатабельный
Продолжить чтение
Взаимосвязь между коэффициентами корреляции и регрессии при регрессионном анализе
Взаимосвязь между коэффициентами корреляции и регрессии при регрессионном анализе
Hello! Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.  Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Зависимая переменная - та переменная, вариацию которой мы хотим понять. Независимые переменные - переменные, с чьей помощью мы хотим объяснить вариацию зависимой переменной. Дисперсия и стандартное отклонение – это способы оценки того, насколько данные «разбросаны» вокруг среднего значения (как хорошо среднее значение отражает характер данных) Дисперсия показывает среднюю ошибку между ср.арифметическим и каждым элементом выборки. Стандартное отклонение – это квадратный корень дисперсии. Чем меньше SD, тем лучше среднее значение отражает данные. R2 - коэффициент детерминации, показывающий насколько хорошо независимая переменная описывает зависимую.
Продолжить чтение