Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація. Випуск 28. - 2015

Permanent URI for this collection

https://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/833

Browse

Browsing Техніка в сільськогосподарському виробництві, галузеве машинобудування, автоматизація. Випуск 28. - 2015 by Author "Bakardzhyev, Roman"

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Особливості оцінки результатів регресійного аналізу
    (КНТУ, 2015) Бакарджиєв, Р. О.; Комаров, А. О.; Bakardzhyev, Roman; Komarov, Andrew
    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 вибракуваними статистично незначущими коефіцієнтами, визначено працездатність математичної моделі, відповідності різниці (залишків) нулю і нормальному розподілу та їхня автокореляція. Наведені способи дають змогу швидко з високою точністю визначити всі оціночні параметри отриманого рівняння регресії, його придатність для використання як математичної моделі. 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.
  • Thumbnail Image
    Item
    Попередня оцінка і обробка даних при регресійному аналізі
    (КНТУ, 2015) Бакарджиєв, Р. О.; Комаров, А. О.; Bakardzhyev, Roman; Komarov, Andrew
    Представлено методи попередньої оцінки і обробки даних активного експерименту з застосуванням статистичних функцій Excel і пакетом прикладних програм Statistica при проведенні регресійного аналізу. На конкретних прикладах проілюстровано перевірку вибірки на нормальність статистичного розподілу, оцінку сумнівних результатів за критерієм Стюдента, перевірку відтворюваності результатів за критерієм Кохрена. Аналіз виконувався без залучення довідкових таблиць зі значеннями розподілів оціночних критеріїв, визначені кореляційні відношення залежних і незалежних ознак. Наведені способи дають змогу швидко з високою точністю оцінити вибірку з будь-якою кількості факторів на придатність для регресійного аналізу. Methods of preliminary assessment and data processing during the regression analysis of the active experiment with application of Excel statistical functions and Statistica software package are represented. Sampling test for the statistical distribution normality, evaluation of equivocal results by the Student's t-test and checking the results reproducibility by Cochran’s test are performed without using of the reference evaluation criteria distribution tables, mutual correlation ratio of dependent and independent features are determined and given by specific examples. These methods allow to assess the sampling with any number of factors by the regression analysis suitability fast and highly accurately.