Корреляционный анализ

[pic 1]

Атырауский университет нефти и газа им. С. Утебаева

Институт нефтехимической инженерии и экологии им. Н.К. Надирова

МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ХИМИКО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

РЕФЕРАТ

Подготовила: Себепқалиева Н.Н.

8D07101-ХТОВ МАиО (НПП)

Атырау, 2025

План:

Общие сведения

Корреляционный анализ в виде уравнений линейной регрессии нашел широкое применение в различных отраслях промышленности: в авиационной, оборонной, химической и других [Венецкий и др., 1974; Виниченко, 2023; Гирилович и др., 2021; Калугин, 2020; Кумэ, 1990; Херсонский, 2011; Яшин и др., 2015]. Особенно это связано с оценкой зависимости инновационного развития и экономического состояния промышленных предприятий на основе корреляционного анализа в период санкционных ограничений и наличия лимитирующих факторов в виде сырья, материальных и трудовых ресурсов.

Проведенное исследование результатов научных достижений в области применения статистических методов корреляционного анализа позволило по новому взглянуть на область его применимости, поскольку в ряде исследований полагают, что «уравнение регрессии» целесообразно заменять более строгим термином «уравнение корреляционной связи». Существует и другая точка зрения, предполагающая исследование взаимозависимости относить к теории корреляции, а изучение зависимости – к теории регрессии.

В связи с этим, можно предположить, что повышение эффективности технологических процессов создания готовой продукции промышленного назначения может быть достигнуто посредством интеграции методов корреляционного анализа в формате двух задач: построение уравнения регрессии и разработка модели корреляционной связи посредством последовательного решения следующих задач. Во-первых, определить тесноту связи между исследуемыми переменными. Во-вторых, определить зависимости между изучаемыми признаками путем:

‒ выявления факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак;

‒ выявления неизученных ранее причинно-следственных связей;

‒ построения корреляционной модели с ее параметрическим анализом;

‒ исследования значимости параметров связи и их интервальной оценки;

‒ осуществления перехода к разработке «уравнения корреляционной связи».

При построении экспериментально-статистических моделей изучаемый объект представляют в виде «черного ящика».

[pic 2]

Предполагается, что исследователь обладает незначительным количеством исходной информации о структуре объекта и механизме ХТП, протекающих в нем.

Задачей исследователя является определение взаимосвязи ме жду входными xi (факторами) и выходными yu переменными (от кликами) на основе экспериментальных исследований.

Результаты эксперимента можно описать с помощью уравнения (системы уравнений), которое в общем виде в статике задает связь между входными xi, xj и выходной у переменными:

[pic 3]

где βi, βij, βii – коэффициенты, характеризующие соответствен но линейные эффекты, эффекты взаимодействия и квадратичные эффекты.

Коэффициенты β0, βi, βij, βii называются коэффициентами регрессии (лат. regression – движение назад), а уравнение – уравнением регрессии.