Предыдущая страница реферата | 8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18 | Следующая страница реферата

В качестве оцениваемых параметров эффективности метода ГРП нами выбраны

- технологический эффект (Эот);

- общий удельный эффект, т/скважино-операцию (Эоу);

- увеличение нефтеотдачи, %;

- интенсификация разработки, % (Ки);

- кратность увеличения дебита нефти.

Если установлено, что связь довольно тесная, то можно перейти к достижению второй цели - оценке формы этой связи.

Вторая цель решается оценкой формы связи, которая характеризуется функцией регрессии, т.е. типом функциональной зависимости, которым мы приближенно пытаемся описать зависимость исследуемых нами явлений.
Полученное при этом уравнение регрессии используется для содержательного описания изучаемого процесса, прогнозирования, выбора оптимального варианта и т.д. Если в уравнение регрессии включены признаки-факторы, учитывающие и возможное случайное поведение результативного признака, то такое выражение представляет регрессионную модель явления или процесса. Наибольшее применение получили уравнения регрессии, отражающие взаимосвязь одного результативного признака с одним (парная регрессия) или несколькими
(множественная регрессия) признаками-факторами.

Данный метод лучше графического и табличного методов выявления взаимосвязи, так как позволяет оценить эту связь количественно. При построение регрессионной зависимости производится сглаживание экономических показателей по сравнению со средним арифметическим. Для этого используют метод наименьших квадратов. В качестве начальной гипотезы будем считать, что [pic], т.е. форма регрессионной модели имеет линейный характер. Для определения численных значений a0 и a1 будем использовать эмпирические значения Xi и Yi.
На основе этих данных требуется подобрать функцию y = f (х) , которая бы в некотором смысле наилучшем образом отражала зависимость между Х и Y .

Определить вид функции y = f (х) можно либо из теоретических соображений , либо анализируя характер расположения точек на координатной плоскости. Выбрав вид функции y = f ( х0 ,а0, а1…,аn), необходимо подобрать входящие в ее выражение параметры а0, а1…,аn так, чтобы из всех функций данного вида выделить ту, которая лучше других описывает зависимость между изучаемыми величинами, т.е. обеспечивает наименьшее отклонение экспериментальных значений зависимой переменной от значений, получаемых в результате вычислений с помощью этой функции.

Одним из методов решения поставленной задачи является метод наименьших квадратов [13.c.330-335]. Он заключается в следующем:

[pic]

(2.6)

Решим систему (2.6) в общем виде:

[pic] ,
(2.7)

[pic]

(2.8)

Определив значения а , а1 и подставив их в уравнение связи у = а0 + а1х находим значение у , зависящие только от заданного значения х.

Для практического использования моделей регрессии большое значение их адекватность, т.е. соответствие фактическим статистическим данным.
Корреляционно-регрессионный анализ обычно проводится для ограниченной по объему совокупности. Поэтому показатели регрессии и корреляции – параметры уравнения регрессии, коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить насколько эти показатели характерны для всей генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств, необходимо проверить адекватность построенных статистических моделей.

В качестве критерия адекватности используем критерии Фишера, выполняемый, по формуле (2.9).

[pic] ,

(2.9)

где S2yx - дисперсия обусловленная регрессией;

S2ост - остаточная дисперсия, называемая стандартной ошибкой.
Значение S2yx и S2ост вычисляются по формулам (2.10) и (2.11).

[pic] ,

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: шпори скачать бесплатно, решебники за 8 класс.





Предыдущая страница реферата | 8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18 | Следующая страница реферата