Pегрессия

by admin

Примечание. Этот инструмент доступен только для моделей с подключенными кривыми (см. работу с кривыми)

В конце списка дистрибутивов MCM Alchimia имеет доступ к этому инструменту, который позволяет назначать параметры регрессии нашей тестовой модели. Таким образом, у нас есть 3 варианта, связанные с нашей кривой соединения:

  • B0. Независимый коэффициент (ордината в начале координат) связной кривой.
  • B1. Коэффициент первого порядка связанной кривой.

Оба B0 и B1 будут связаны с неопределенностями, которые соответствуют результату моделирования, то есть, если хотя бы одно из значений, используемых для построения кривой, имело неопределенность, симуляция обязательно приведет к последовательности кривых для каждого набора имитируемые значения, каждый с коэффициентами B0 и B1, которые будут иметь некоторую степень вариации. Величина этого изменения связана с величиной неопределенности входных данных в обеих осях.

  • Включить остатки. Если этот параметр выбран, неопределенности, связанные с выбранным коэффициентом (B0 или B1), будут использоваться увеличенными на величину, определяемую вкладом из-за остатков наименьших квадратов. Таким образом, неопределенность, связанная с обоими параметрами, будет включать в себя моделирование и отходы.
  • Неопределенность из-за корректировки. Если мы присвоим этот параметр нашему параметру, то мы получим стандартную неопределенность связанной кривой из-за остатков, центрированных в нуле (только как вклад неопределенности). Это значение найдено в регрессиях, сделанных в электронной таблице, таких как типичная ошибка или стандартная ошибка регрессии.

Примечание . Важно отметить, что если мы моделируем типичную ошибку кривой изолированно, результат стандартного отклонения полученной совокупности немного чем тот же параметр, полученный в электронной таблице. Это связано с тем, что хотя переменная определяется как среднее значение 0 и отклонение = к стандартной неопределенности, распределение моделирования в MCM Alchimia для этого случая не является Нормальным, а Student t со степенями свободы, которые определяют количество точек, с которыми кривая была построена, что привело к большему отклонению измеряемой величины.