ГОСТ ISO 9867—2013
для исходных, а также преобразованных данных был проведен простой регрессионный анализ.
Как можно увидеть в таблице В.6, результаты этого анализа показывают, что величина коэффициента де
терминации (R-squared value) исходных данных возрастает от 72.50 %до 90.40 % при переходе к преобразован
нымданным.
Т а б л и ц а В.6 — Результаты простого регрессионного анализа dhu.„.
Исходные данные
Регрессионное уравнение
Класс =4.31 - 5.37 * dft».«:
Коэффициент детерминации 72.50 %
Преобразованные данные
Класс = 0.058 - 1.67 * In(dAw)
90.40 %
В.3.2.6 Разброс частоты высоты (d/?«,)
Величина разброса частоты высоты между классами 4 и 5 почти равна нулю, поэтому установить соотно
шение между этим параметром и классами невозможно.
В.3.3 Множественный регрессионный анализ
Был проведен множественный регрессионный анализ с шестью параметрами, указанными в В.3.2 для по
лучения объективного алгоритма установления степени помятости образца. Эти результаты приведены в табли це
В.7. Коэффициент детерминации равен 74.10 %. что свидетельствует о том. что это регрессивное уравнение
достоверно на 95%-ом доверительном уровне. С помощью множественного регрессионного анализа были также
проанализированы все логарифмически преобразованные параметры.
Т а б л и ц а В.7— Результаты множественного регрессионного анализа
Множественная регрессия с исходными данными (ЯГ) 74.10%
Множественная регрессия с преобразованными данными^) 92.40 %
Используя два регрессионных уравнения как с исходными, так и с преобразованными величинами, были
проведены субъективные и объективные сравнения классов. Был проведен корреляционный анализ для провер ки
и сравнения этихуравнений.
Таблица В.8 приводит коэффициенты корреляции между объективными и субъективными классами, полу
ченные из каждого уравнения. Рисунки В. 15 и В.16 показывают соотношение между субъективным классом и
объективным классом помятости, полученным из регрессионного уравнения.
Результаты показывают, что регрессионное уравнение, устанавливающее преобразованные параметры,
является более полезным чем то. которое использует исходные данные.
Т а б л и ц а В.8 — Результаты корреляционного анализа
Регрессия с исходными параметрами 0.950
Регрессия с логарифмическими преобразованными параметрами 0.974
X — субъективный класс; У— исходный объективный класс;
-----
У=Х. • — субъективный класс по отноше
нию к исходному объективному классу
Рисунок В.15 — Соотношение между субъективным классом и объективным классом с исходными данными
15