Виды математических моделей, описываемых уравнениями регрессии

При использовании статистических методов математические модели чаще всего представляются в виде следующих зависимостей, называемых уравнениями регрессии. Многофакторная линейная модель

где — функция отклика, параметр оптимизации (расчетное значение, получаемое на основе обработки опытных данных);

X_i _ факторы, оказывающие влияние на функцию отклика;

B_i — коэффициенты при факторах. Многофакторная квадратичная модель

Поскольку в реальном процессе всегда существуют неуправляемые и неконтролируемые переменные, постольку изменение величины носит случайный характер. Это значит, что получаемые на основе обработки опытных данных выборочные коэффициенты В₁, B₂.,..,B_n, являются лишь оценками действительных коэффициентов уравнений регрессии.

При вычислении выборочных коэффициентов регрессии, как правило, применяется метод наименьших квадратов.

Дата добавления: 2014-01-07