ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ МЕТОДАМИ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ АППРОКСИМАЦИИ
Рубрики: МАШИНОСТРОЕНИЕ
Авторы:
1.
Брянский государственный технический университет
(кафедра «Автоматизированные технологические системы», доцент)
сотрудник
Брянск, Брянская область, Россия
сотрудник
Брянск, Брянская область, Россия
Тип:
Статья
Страницы:
с 4
по 12
Статус:
Опубликован
Получено:
01.03.2024
Одобрено:
13.03.2024
Опубликовано:
26.04.2024
Классификаторы:
ВАК 1.2.2 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
УДК 303.724.32 Регрессионный анализ
ББК 22 Физико-математические науки
УДК 303.724.32 Регрессионный анализ
ББК 22 Физико-математические науки
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
анализ, методы, линеаризация модели, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция
Аннотация (русский):
Цель исследования: оценить степень влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. Задача: повышение точности регрессионных моделей методами полиномиальной аппроксимации. Методы исследования: метод наименьших квадратов, метод полиномиальной аппроксимации. Новизна работы: разработаны зависимости для проведения регрессионного анализа многофакторного эксперимента с применением полиномиальной аппроксимации, проведен анализ влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. Результаты исследования: в результате применения разработанных зависимостей точность однофакторных уравнений регрессии повысилась в 2,4 раза, двухфакторных 1,7 раза. Выводы: применение полиномиальной аппроксимации позволяет повысить точность однофакторных и многофакторных регрессионных моделей, что увеличивает их адекватность, значимость коэффициентов и расширяет возможности их применения.
Цель исследования: оценить степень влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. Задача: повышение точности регрессионных моделей методами полиномиальной аппроксимации. Методы исследования: метод наименьших квадратов, метод полиномиальной аппроксимации. Новизна работы: разработаны зависимости для проведения регрессионного анализа многофакторного эксперимента с применением полиномиальной аппроксимации, проведен анализ влияния метода аппроксимации на точность регрессионной модели. Результаты исследования: в результате применения разработанных зависимостей точность однофакторных уравнений регрессии повысилась в 2,4 раза, двухфакторных 1,7 раза. Выводы: применение полиномиальной аппроксимации позволяет повысить точность однофакторных и многофакторных регрессионных моделей, что увеличивает их адекватность, значимость коэффициентов и расширяет возможности их применения.
Ключевые слова:
анализ, методы, линеаризация модели, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция
анализ, методы, линеаризация модели, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция
1. Алгоритмизация в инженерных задачах : учебное пособие /С. В. Степошина, О. Н. Федонин, С. Ю. Съянов. – Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2023 – 116 с.
2. Степошина, С.В. Выбор рациональных условий обкатывания и алмазного выглаживания внутренних цилиндрических поверхностей деталей из конструкционных легированных сталей. [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.02.07: защищена 20.06.13: утв. 09.12.13 / Степошина Светлана Викторовна. - М., 2013. - 149 с.
3. Данилов А.М. Интерполяция, аппроксимация, оптимизация: анализ и синтез сложных систем: моногр. / А.М. Данилов, И.А. Гарькина. – Пенза: ПГУАС, 2014. – 168 с.
4. Львовский, Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул/ Е.Н. Львовский.- М.:Высш.школа, 1982.-224с.
