2) response-surface model
响应面回归模型
1.
The experimental data were simulated and predicted using response-surface model and also verified by field studies.
目的 :广谱熏蒸剂—硫酰氟熏蒸除鼠的投药剂量与作用时间的关系研究 ;方法 :采用静式呼吸道吸入染毒法对各组大鼠进行熏蒸处理 ,观察中毒症状与死亡情况 ,运用二次响应面回归模型对实验数据进行拟合及预测 ,并经过现场模拟验证 ;结果 :响应面模型有高度的显著性 (P <0 0 0 0 1) ,总决定系数R2 =0 884,模型的一次项、二次项与交叉项均有统计学上的显著性意义 ,其决定系数分别为 0 5 0 9,0 3 5 0 ,0 0 2 6,以该模型预测所得的硫酰氟除鼠剂量与作用时间值为依据进行现场模拟试验 ,除鼠率均达到 10 0 % ;结论 :根据本次研究基本确定了硫酰氟熏蒸除鼠的投药剂量与作用时间的关系 ,为今后熏蒸工作中设定正确的投药量与时间提供了科学的依
3) regression model with multiple response
多响应回归模型
4) Quadratic response surface regression model
二次响应面回归模型
5) multi-response regressive model
多元响应回归模型
6) binary regression model
二项响应回归模型
1.
The deficiency of two popular methods,measure of ordinal association and ROC analysis,for validation of binary regression models is illustrated by an artificial numerical example.
通过一个数值例子,说明了顺序关联度量与ROC分析这2种常用方法在二项响应回归模型预测能力验证方面存在不足。
补充资料：多元线性回归模型
分子式：
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
CAS号：
性质：假定从理论上或经验上已经知道输出变量y是输入变x1，x2，…,xm的线性函数，但表达其线性关系的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果(c11，x21，…，xml，yi)(i=1,n)来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为多元线性回归模型。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条