Systems. Methods. Technologies 3 (39) 2018

Системы Методы Технологии. Т.А. Григорьева и др. Корреляционно-регрессионный анализ … 2018 № 3 (39) с. 57-61 57 УДК 681.53 DOI: 10.18324/2077-5415-2018-3-57-61 Корреляционно-регрессионный анализ технологических параметров Т.А. Григорьева a , В.Н. Толубаев b Братский государственный университет, ул. Макаренко 40, Братск, Россия a umubrgu@mail.ru , b tolubaevvladimir@gmail.com a https://orcid.org/0000-0002-5361-6832, b https://orcid.org/0000-0002-7438-2254 Статья поступила 20.03.2018, принята 20.04.2018 В работе исследуются динамические свойства сушильной части пресспата на основе корреляционно-регрессионного ана- лиза данных, полученных в результате технологического процесса. Одним из основных требований, предъявляемых к продук- ции целлюлозного производства, является влажность готового целлюлозного полотна. Этот параметр в работе принимает- ся в качестве результативного показателя. Факторными параметрами приняли давление пара в цилиндрах сушильной группы, температуру сушильного воздуха и уровень конденсата в сепараторе. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволяет построить четырехмерную регрессионную модель исследуемых параметров, оценить меру влияния каждого из включенных в модель факторов на исследуемый результативный показатель, а также с определенной степенью точности найти теоретическое значение результирующего показателя при любых возможных сочетаниях факторов. В работе проана- лизированы характеристики тесноты связи между зависимой и независимыми переменными: парные, частные и множест- венные коэффициенты корреляции и детерминации. Определена взаимосвязь факторных признаков при устранении влияния результативного признака. На основе полученных значений парных коэффициентов корреляции найдены значения совокупных коэффициентов множественной корреляции и детерминации. Проведена проверка значимости уравнения множественной регрессии по статистическим критериям Фишера и Стьюдента. Анализ исходных данных позволяет установить наличие причинно-следственной связи между исследуемыми параметрами. Данный метод находит широкое применение в различных областях науки и техники, в том числе в автоматизации технологических процессов. Ключевые слова: корреляция; регрессионный анализ; линейная математическая модель; корреляционно-регрессионный анализ; многофакторная регрессионная модель; парные коэффициенты корреляции; частные коэффициенты корреляции; су- шильная часть пресспата. Correlation-regression analysis of technological parameters T.A. Grigorieva a , V.N. Tolubaev b Bratsk State University; 40, Makarenko St., Bratsk, Russia a umubrgu@mail.ru , b tolubaevvladimir@gmail.com a https://orcid.org/0000-0002-5361-6832, b https://orcid.org/0000-0002-7438-2254 Received 20.03.2018, accepted 20.04.2018 In the paper, the dynamic properties of the drying part of the press are studied on the basis of correlation-regression analysis of da- ta obtained as a result of the technological process. One of the basic requirements for pulp production is the moisture of the finished cellulose web. This parameter is taken as an effective indicator. Factor parameters were the steam pressure in the cylinders of the dry- ing group, the temperature of the drying air, and the condensate level in the separator. Multifactor correlation-regression analysis makes it possible to construct a four-dimensional regression model of the investigated parameters, to estimate the measure of influence of each of the factors included in the model on the investigated effective indicator, and also to find with a certain degree of accuracy the theoretical value of the resulting indicator for any possible combinations of factors. In the paper, the characteristics of the tightness of the relationship between the dependent and independent variables were analyzed: paired, partial and multiplicative correlation and determination coefficients. The interrelation of factor attributes is determined at elimination of influence of effective attribute. Based on the obtained values of paired correlation coefficients, the values of the combined coefficients of multiple correlation and determination were found. The validity of the multiple regression equation was tested by the statistical criteria of Fisher and Student. Analysis of the initial data makes it possible to establish the presence of a causal relationship between the parameters studied. This method finds wide application in various fields of science and technology, including the automation of technological processes. Keywords : correlation; regression analysis; linear mathematical model; correlation-regression analysis; multifactorial regression model; paired correlation coefficients; partial correlation coefficients; drying part of the press.