Кореляційна модель - Велика Енциклопедія Нафти та Газа
Кореляційна модель
Кореляційна модель відбиває зв'язок між випадковими за своєю величиною. [1]
Мпогофакторна кореляційна модель дає можливість не тільки висловити кількісно вплив факторів на показник, що вивчається, але і передбачити значення функції і, отже, управляти аналізованим показником. Результати такого аналізу призначені розробки планових завдань. Використання цього методу передбачає попереднє встановлення форми зв'язку показників і формують їх чинників, розрахунок показників достовірності, і навіть меж, у яких можна використовувати рівняння регресії. [2]
Розглядається кореляційна модель, що описує основні ста - тистческіе характеристики температурного поля при турбулентному перебігу несжимаемой кмдкостж при довільних числах Прандтля. [3]
Ця кореляційна модель не надійна, коли відмінності в ефективних обсягах RL і RM (L і М - велика та середня групи) невеликі [95] або коли субстрат має кілька сторін для ефективної координації з Eu (fod) 3 [наприклад, Lys (Ts) - OMe або DOPA (Me) 2] (К. [4]
Запропоновано переконливу кореляційну модель перехідного стану , яка дозволяє пояснити стереохімію продукту і звернення, що спостерігається після додавання етанолу. Цей метод дуже перспективний, і його слід розвивати. [5]
До кореляційної моделі лінійного типу не рекомендується включати фактори, зв'язок яких з результативним показником має криволінійний характер. [6]
У передбачуваних кореляційних моделях перехідного стану , представлених схемами 64А і 64Б, екзо- або ендо-конфігурація реактиву не враховується, так само як не враховується, який водень переноситься, екзо-,або ендо-, або обидва. [7]
Кореляційний аналіз (кореляційна модель) - метод, який застосовується тоді, коли дані спостережень чи експерименту вважатимуться випадковими і вибраними із сукупності, розподіленої за багатовимірним нормальним законом. [8]
Такого повного комплексу кореляційних моделей не розроблено поки що для жодного виду нової техніки. Адже сучасна продукція машинобудування вирізняється великою складністю. Пояснюється це, в першу чергу, величезною кількістю видів деталей та вузлів, з яких виготовляються вироби. Звідси зрозуміло, як і число залежностей, необхідні їх проектуванні, буде також величезним. [9]
При створенні багатофакторної кореляційної моделі необхідно відбирати найвагоміші фактори, які надають вирішальний вплив на результативний показник, оскільки охопити всі умови та обставини практично неможливо. Чинники, які мають критерій надійності за Стьюдентом менше табличного, не рекомендується брати до уваги. [10]
Небажано включати до кореляційної моделі фактори, зв'язок яких з результативним показником носить функціональний характер. [11]
Різновидами даних моделей є імовірнісні та кореляційні моделі. Імовірнісні моделі використовують щільність ймовірності змінних процесу. При цьому найчастіше використовуються нормальний та експоненційний закони розподілу. Використання таких моделей обмежено тим, що при числі змінних більше двох потрібна велика кількість експериментів, виникають труднощі, пов'язані з параметрами, що корелюються. [12]
Не рекомендується включати до кореляційної моделі взаємопов'язані фактори. Якщо парний коефіцієнт кореляції між двома факторами більше 085, то за правилами кореляційного аналізу один з нихнеобхідно виключити, інакше це призведе до викривлення результатів аналізу. [13]
Відповідно до принципів використання кореляційних моделей може задаватися значення, яке не виходить за межі даних спостережень. Екстраполяція допустима лише у особливо обгрунтованих випадках. [14]
Необхідно розробити методи автоматичного отримання кореляційних моделей обчислювальних блоків з урахуванням строгих математичних моделей цих блоків. [15]