Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 610537)
Контекстум
Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности  / №6 2017

СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЗАИМНО ОБРАТНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИ РЕГРЕССИОННОМ АНА- ЛИЗЕ И РЕШЕНИИ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ (400,00 руб.)

0   0
Первый авторГусева
АвторыКорчагин С.А.
Страниц6
ID620014
АннотацияПринятая (изложенная в ряде руководств по регрессионному анализу) процедура нелинейного регрессионного анализа может быть дополнена с целью получения уточняющей информации. Это дополнение к алгоритму нелинейного регрессионного анализа излагается на примере двумерной нелинейной модели, путем сравнения с процедурой линейного регрессионного анализа. Сделан вывод о полезности использования связи между прямой и обратной функциями в модели, основанной на уравнениях регрессии в виде двух многочленов одинаковой степени. Этот вывод может найти применение в различных областях исследований при корреляционном анализе данных. В случае функциональной зависимости между переменными (случай предельной корреляции) предложенная процедура одновременного подбора прямой и обратной зависимостей позволяет улучшить результаты применения метода наименьших квадратов. При исследовании связи предложенного метода учета априорной информации с методом регуляризации А.Н. Тихонова отмечено, что указанная процедура может обладать регуляризующими свойствами
УДК519.25
Гусева, Е.В. СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЗАИМНО ОБРАТНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИ РЕГРЕССИОННОМ АНА- ЛИЗЕ И РЕШЕНИИ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ / Е.В. Гусева, С.А. Корчагин // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности .— 2017 .— №6 .— С. 36-41 .— URL: https://rucont.ru/efd/620014 (дата обращения: 09.04.2025)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ нефтяной промышленности. <...> УДК 519.25 СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЗАИМНО ОБРАТНЫХ ФУНКЦИЙ ПРИ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ И РЕШЕНИИ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ Е.В. <...> Гусева, С.А. Корчагин (Самарский государственный технический университет) Введение: о выборе регрессионных кривых В этом разделе статьи приводятся некоторые критические замечания к выбору пары кривых, применяемых в общепринятом алгоритме [1–4] нелинейного регрессионного анализа. <...> В [1] основное внимание уделено линейному регрессионному анализу. <...> После введения в основные представления и определения для двумерного случая линейного регрессионного анализа строится пара уравнений: ya b x x ab y   11 22 (регрессия на ), (регрессия на ) y х x y (1) и обсуждается процедура линейного дисперсионного анализа. <...> Далее, по формальной аналогии с (1), строится пара уравнений, используемых для многочленной аппроксимации регрессионных кривых. <...> В дальнейшем, в иллюстративных целях, удобно рассматривать параболическую аппроксимацию многочленом второй степени как наиболее простой случай: 2 xa b y c y   ya b x11 1c x ,  22 2 2 . <...> Такой выбор приводит к потере некоторых полезных свойств и особенностей прямых, используемых при линейном регрессионном анализе: при стремлении ошибок измерений к нулю регрессионные кривые должны слиться в одну кривую, как это происходит для прямых, применяющихся при линейном регрессионном анализе. <...> Ниже отметим, что в нелинейном случае такого не происходит, и предложим некое дополнение к процедуре нелинейного регрессионного анализа, позволяющее в какой-то мере нивелировать влияние этой особенности нелинейного анализа. <...> Приведем сначала необходимые для дальнейшего положения из регрессионного анализа. <...> Прежде всего отметим, что из-за конечности статистик реальных измерений экспериментальные кривые регрессии проводятся по точкам, координаты которых являются интервальными средними в подынтервалах <...>