По корреляционной таблице 3.3 построим линейную регрессию для эллипса в новых переменных. Выполним следующие команды:
> d:=2.9*59/17.5;
> data6:=[cosh(data1[k]/d)$k=1..12];
> data2:=[data2[k]$k=1..12];
Составим корреляционную таблицу 3.4 в новых переменных.
Таблица3.4 - Корреляционная таблица в новых переменных
№ | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Xi | ch(59/d) | ch(56/d) | ch(53/d) | ch(40/d) | ch(24/d) | ch(10/d) |
Yi | 1.0 | 4 | 9.5 | 14.5 | 16 | 17.2 |
№ | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
Xi | ch(2/d) | ch(22/d) | ch(38/d) | ch(49/d) | ch(56/d) | ch(59/d) |
Yi | 17.5 | 16.2 | 14.7 | 11 | 6.7 | 1.1 |
> M[cl]:=[[data6[k],data2[k]]$k=1..12];
> evalf(fit[leastsquare[[X,Y]]]([data6,data2]));
> describe[linearcorrelation](data6,data2):r[cl]:=evalf(%);
> plot([16.92748383-.7519628962e-1*X,M[cl]],X=1..220,Y=-1..17,style=[line,point],color=black,thickness=3);
Рисунок 3.6 - Графическое изображение линейной регрессии для обобщенной цепной линии в новых переменных
> A:=16.92748383;B:=-.7519628962e-1;
> plot([16.92748383-.7519628962e-1*cosh(x/d),m],x=-67..67,y=0..20,style=[line,point],color=black,symbol=BOX,thickness=3);
Рисунок 3.7 - Кривая регрессии обобщённой цепной линии на исходном корреляционном поле
Выводы по работе
1) Исследования в области проектирования теплозащитной одежды с объемными несвязными наполнителями позволяют повысить качество изделий и снизить материальные затраты на производство.
|
|
) В результате расчета толщины теплозащитного пакета при заданных условиях установлено, что средневзвешенная толщина в безветренную погоду равна 20,22 мм. При ветре V=5м/с и воздухопроницаемости В=30 дм3/(м2*с) толщина теплозащитного пакета должна быть увеличена на 22 % и она составит 21 мм.
) В результате анализа выборочных коэффициентов корреляции |r(цепн.)|=0,9828> |r(элл.)|=0,9877> |r(окр.)|=0,9381 установлено, что наиболее предпочтительным является приближение границы отсека цепной линией.