Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Многофакторные эколого-математические модели. Анализ влияния отдельных факторов в экологической модели




Лекция 7.


В практике часто возникают ситуации, когда функция отклика
(цели) У зависит не от одного, а от многих факторов. Установление
формы связи в этих случаях начинают, как правило, с рассмотрения линейной регрессии вида

В этом случае результаты наблюдений должны быть представлены

уравнениями, полученными в каждом из и опытов:


или в виде матрицы результатов наблюдений

где n — количество опытов; k — количество факторов.

Для решения систем уравнений необходимо, чтобы количество
опытов было не менее (k+1), т.е. n > k+l.

Задачей множественного регрессионного анализа является пост-
роение такого уравнения прямой в k-мерном пространстве, откло-
нения результатов наблюдений хij от которой были бы минималь-
ными. Используя для этого метод наименьших квадратов, получаем
систему нормальных уравнений

В матричном виде

,

где В — вектор-столбец коэффициентов уравнения регрессии;

Х — матрица значений факторов;
Y — вектор-столбец функций отклика;
ХT — транспонированная матрица Х Они соответственно равны:

при хj0 = 1, j =1,n;

Умножая правую и левую части уравнения на обратную матри-
цу (ХT∙Х)-1, при (ХT∙Х)-1∙(ХT∙Х)-1= Е = 1 получим:

T∙Х)-1T∙Х)В= (ХT∙Х)-1T∙Y).

Откуда В=T∙Х)-1T∙Y). Каждый коэффициент уравнения
регрессии вычисляется по формуле

где сij элементы обратной матрицы (ХT∙Х)-1.

Пример. В результате проведенных исследований влияния мощ-
ности гумусового слоя почвы (Х1) и количества внесенного слож-
ного состава минерального удобрения (Х2) на урожайность зерно-
вой культуры (Y) получены уравнения:

Установить форму связи урожайности е факторами х 1и х 2в
виде линейного уравнения регрессии.

Р е ш е н и е. Представляем результаты опытов в виде матриц:

Определяем коэффициенты уравнения регрессии

Отсюда b0 = 14, b1 = 2, b2 = 12 и уравнение регрессии имеет вид

=14+2х1 +12х2.

Для проверки значимости уравнения регрессии необходимо при заданных значениях (х12) провести несколько экспериментов, чтобы для данного значения (х12) получить
некоторое среднее значение функции у. В этом случае экспериментальный материал представляется, например, в виде
табл. 7.1.

 

Таблица 7.1




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-04-24; Просмотров: 560; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.