Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55953
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПріщенко, Ольга Петрівнаuk
dc.contributor.authorЧеремська, Надія Валентинівнаuk
dc.contributor.authorЧерногор, Тетяна Тимофіївнаuk
dc.date.accessioned2022-02-03T12:52:52Z-
dc.date.available2022-02-03T12:52:52Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationПріщенко О. П. Побудова математичних моделей за допомогою методів кореляційного і регресійного аналізу / О. П. Пріщенко, Н. В. Черемська, Т. Т. Черногор // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Інноваційні дослідження у наукових роботах студентів = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : Innovation researches in students’scientific work : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2021. – № 2. – С. 29-36.uk
dc.identifier.urihttp://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/55953-
dc.description.abstractУ статті розглядається побудова математичний моделей за допомогою методів кореляційного і регресійного аналізу при визначенні функціональної залежності між величинами. При проведенні експерименту часто доводиться стикатися з необхідністю встановлення взаємозалежності між двома або кількома величинами з метою отримання емпіричної формули. У деяких випадках це виявляється простим завданням, тому що ці зв'язки практично наочні або заздалегідь відомі. Як правило, встановити взаємозв'язок між різними показниками, чинниками і ознаками, далеко не тривіальна задача. Виникає необхідність використання деякої гіпотези в вигляді функціональної залежності. Іншими словами, необхідно замінити цю функціональну залежність досить простим математичним виразом. Таким математичним виразом може бути лінійне рівняння або многочлен. Для того щоб, використовуючи дані експерименту, визначити таку математичну або функціональну залежність між змінними, застосовують методи кореляційного і регресійного аналізів. Кореляційний аналіз дає відповідь на статистичну гіпотезу про відсутність або наявність зв'язку між змінними з деякою наперед заданою довірчою ймовірністю. Визначення функціональної залежності між різними величинами по їх експериментальним значенням здійснюється за допомогою регресійного аналізу. В його основі лежить широко відомий метод найменших квадратів. Пропонуючи ту чи іншу рівняння регресії, дослідник визначає як саме існування залежності між змінними, так і математичний її вид. Регресійний аналіз розглядає зв'язок між залежною величиною і незалежними змінними. Цей зв'язок є за допомогою математичної моделі, тобто рівняння, яке пов'язує залежну і незалежні змінні. Обробка експериментальних даних при використанні кореляційного і регресійного аналізу дає нам можливість побудувати статистичну математичну модель у вигляді рівняння регресії. Таким чином, методи кореляційного і регресійного аналізів тісно пов'язані між собою.uk
dc.description.abstractThe article discusses the construction of a mathematical model using the methods of correlation and regression analysis in determining the functional relationship between the quantities. When conducting an experiment, it is often necessary to establish the interdependence between two or more quantities in order to obtain an empirical formula. In some cases, this is a simple task, because these connections are almost obvious or known in advance. As a rule, to establish the relationship between different indicators, factors and characteristics is not a trivial task. There is a need to use some hypothesis in the form of functional dependence. In other words, it is necessary to replace this functional dependence with a fairly simple mathematical expression. Such a mathematical expression can be a linear equation or a polynomial. In order to use such experimental data to determine such a mathematical or functional relationship between variables, the methods of correlation and regression analysis are used. Correlation analysis provides an answer to the statistical hypothesis of the absence or presence of a relationship between variables with some predetermined confidence probability. Determination of the functional dependence between different values on their experimental values is carried out using regression analysis. It is based on the well-known method of least squares. Proposing one or another regression equation, the researcher determines both the very existence of the relationship between variables and its mathematical form. Regression analysis considers the relationship between the dependent quantity and non-dependent variables. This relationship is represented using a mathematical model, that is, an equation that connects the dependent and independent variables. Processing of experimental data using correlation and regression analysis allows us to build a statistical mathematical model in the form of a regression equation. Thus, the methods of correlation and regression analysis are closely related.en
dc.language.isouk-
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"uk
dc.subjectапроксимаціяuk
dc.subjectматематичний виразuk
dc.subjectлінійне рівнянняuk
dc.subjectкоефіцієнт кореляціїuk
dc.subjectapproximationen
dc.subjectmathematical expressionen
dc.subjectlinear equationen
dc.subjectcorrelation coefficienten
dc.titleПобудова математичних моделей за допомогою методів кореляційного і регресійного аналізуuk
dc.title.alternativeConstruction of mathematical models using the methods of correlation and regression analysisen
dc.typeArticleen
dc.identifier.doidoi.org/10.20998/2220-4784.2021.02.05-
dc.identifier.orcidorcid.org/0000-0003-0530-2131-
dc.identifier.orcidorcid.org/0000-0002-7823-7628-
Appears in Collections:Вісник № 02. Інноваційні дослідження у наукових роботах студентів
Кафедра "Вища математика"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
visnyk_KhPI_2021_2_IDNRS_Prishchenko_Pobudova.pdf987,89 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.