Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  table of differences
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W pracy wykorzystano metodę krokowej regresji wielokrotnej, która pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Dobór funkcji regresji przedstawiono na przykładzie badań trwałości ostrza z węglika spiekanego podczas skrawania stali C45. Trwałość ostrza ustalono w/g kryterium zużycia VBB na powierzchni przyłożenia ostrza. Badania były wykonywane w/g planu kompozycyjnego pięciopoziomowego dla trzech zmiennych niezależnych: prędkości skrawania vc posuwu na obrót f oraz głębokości skrawania ap. Uzyskane funkcje regresji mają trzy formy: pierwsza - liniową z interakcjami w skali równomiernej, druga, także liniowa lecz z interakcjami w skali logarytmicznej oraz trzecia w formie iloczynowej. Przyjęcie jednej z form funkcji regresji ustala prowadzący badania na podstawie analizy statycznej i analizy reszt.
EN
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
PL
Metoda krokowej regresji wielokrotnej pozwala wybrać funkcje o możliwie małej liczbie zmiennych niezależnych oraz ich interakcji. Opisano kryteria progowe selekcji zmiennych w programie krokowej regresji wielokrotnej REGSTEP, opracowanym na podstawie pracy [4] oraz w znanym programie STATISTICA.
EN
Method of stepwise multiple regression enable to select a function with the possible smallest number of independent variables and its interactions. Liminal criteria of variables selection were described using stepwise multiple regression program REGSTEP, worked out on the base of work [3], and in well-known program STATISTICA.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.