2015-07-14
462
Сопоставление ряда моделей, разработанных для описания конкретного процесса, и выбор наилучшей модели удобно выполнять при помощи корреляционного отношения 
, рассчитываемого по уравнению
. (4.18)
Чем больше величина 
, темлучше анализируемое уравнение описывает процесс. Если уравнение математической модели учитывает ряд переменных 
, то используют метод множественной корреляции, учитывающий коррелируемость между 
и каждым 
.
Коэффициент корреляции r* характеризует качество разработанного уравнения регрессии; так, например, для линейного уравнения регрессии
у = bo + b1х, (4.19)
где bo и b1 – эмпирические коэффициенты; х и у соответственно условия проведения и результат процесса, коэффициент корреляции может быть рассчитан по уравнению
. (4.20)
Величина r* - оценивает силу линейной связи и лежит в пределах 0< r* <1. В уравнении (2.19) хi и уi – опытные значения; b1 – расчетное значение коэффициента уравнения регрессии, полученное, например, обработкой опытных данных методом наименьших квадратов.
|
|
|
Блок-схема решения задачи приведена на рис. 4.3.
В блок-схеме расчета коэффициента корреляции символами 
обозначены соответствующие суммы параметров 
уравнения 4.20.
Начало
Рис. 4.3. Блок-схема расчета коэффициента корреляции
