Obrabotka Metallov 2021 Vol. 23 No. 4

ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том23 № 4 2021 100 МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ жем на диаграмме границыпредсказания , кото - рые определяются как 2 , i G Y  =   (3) где i Y  – предсказанная величинаY . При величине ±2ε 95 % точек данных долж - ны располагаться в пределахэтих определенных границ . Адекватность предложенной линейной ре - грессионной модели можно проверить с помо - щью исследования остатков модели , которые определяются для каждогоХкак . i i i U Y Y = -  (4) График зависимости остатков от предсказан - ных значений Y представлен на рис . 11. Для по - Т а б л и ц а 3 Ta b l e 3 Регрессионнаястатистика Regression statistics МножественныйR MultipleR 0,885 R - квадрат R -square 0,783 НормированныйR - квадрат NormalizedR -square 0,765 Стандартная ошибка Standard error 0,014 Наблюдения Observations 14 Рис . 11 . Зависимость остатков для величины вну - тренних напряжений , полученной для сталей раз - личных марок от твердости при различной термооб - работке образцов Fig. 11. Dependence of the residuals for the magnitude of the internal stresses obtained for steels of different grades on the hardness at different heat treatment of samples Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Данные , полученные при регрессионноманализе Data obtained from regression analysis Параметры Коэффициенты / Coefficients Стандартная ошибка / Standard error t - статистика / t- statistics P - Значение / P -value Yп 0,282 0,013 21,908 4,8E-11 XП1 0,006 0,001 6,574 2,64E-05 Нижние 95 % / Low 95% Верхние 95 % / High 95 % Y - пересечение / Y -intersection 0,254 0,309 ПеременнаяX 1 / Variable X 1 0,004 0,008 добных графиков необходимымусловием , кото - рое характеризует адекватности анализируемой зависимости , является отсутствие характерных « паттернов » ( шаблонов ) неравномерного рас - пределения в зависимости от значений Y . Для зависимости , проставленной на рис . 11, в распо - ложении облака точек не наблюдается явных ша - блонов , что может говорить намо правильности найденнойлинейнойрегрессии . Втабл . 4приведенывеличины , необходимые для проведения регрессионного анализа . Коэф - фициент Yп соответствует значению Y при ус - ловии , что все переменные в рассматриваемой модели равны0. Это означает , что в модели не

RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1