QUAN HỆ TUYẾN TÍNH

Tìm thấy 10,000 tài liệu liên quan tới từ khóa "QUAN HỆ TUYẾN TÍNH":

Mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực và các yếu tố kinh tế cơ bản, bằng chứng thực nghiệm ở trung quốc và hàn quốc, mở rộng nghiên cứu ở việt nam

MỐI QUAN HỆ PHI TUYẾN GIỮA TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI THỰC VÀ CÁC YẾU TỐ KINH TẾ CƠ BẢN, BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM Ở TRUNG QUỐC VÀ HÀN QUỐC, MỞ RỘNG NGHIÊN CỨU Ở VIỆT NAM

Tóm tắt đề tài:

Tỷ giá hối đoái luôn là đề tài được nhiều nhà phân tích kinh tế quan tâm, là
một công cụ kinh tế quan trọng và một công cụ có hiệu quả trong việc tác động
đến quan hệ kinh tế đối ngoại của mỗi nước. Đã có nhiều tài liệu nghiên cứu về sự
tương quan của tỉ giá hối đoái với các yếu tố kinh tế nhưng chúng chỉ tập trung
chủ yếu vào các mối quan hệ tuyến tính. Còn những mối quan hệ phi tuyến giữa tỷ
giá thực và các yếu tố kinh tế cơ bản gần như không được thảo luận đến. Vì những
điều chưa giải thích được trong các phân tích tuyến tính, vậy nên nhóm chọn đề tài
này với mục tiêu tìm ra các mối quan hệ phi tuyến có thể có giữa tỷ giá thực và
những yếu tố cơ bản trong nền kinh tế.
Bài tiểu luận này nghiên cứu về các mối quan hệ phi tuyến tiềm ẩn giữa tỷ
giá hối đoái thực của đồng Nhân dân tệ và đồng Won với những yếu tố kinh tế cơ
bản của hai nước này bằng cách sử dụng dữ liệu theo quý trong giai đoạn từ quý 1
năm 1980 đến quý 4 năm 2009. Sử dụng thuật toán ACE (Kỳ vọng có điều kiện
xen kẽ Alternating Conditional Expectation), bài viết đã kiểm định tính phi tuyến
giữa các biến số quan tâm. Kết quả cho thấy có một sự tồn tại mối quan hệ đồng
liên kết phi tuyến giữa tỷ giá hối đoái thực với các yếu tố kinh tế cơ bản của nền
kinh tế. Trong đó, độ co giãn của tỷ giá hối đoái thực đối với các yếu tố cơ bản
thay đổi theo thời gian. Điều này ngược lại với các mối quan hệ tuyến tính thông
thường.
Trong bài viết này, nhóm sử dụng kết hợp nhiều phương pháp nghiên cứu:
kiểm định ADF để kiểm tra tính dừng của các biến, chuyển đổi các biến từ tham số
sang phi tham số bằng thuật toán ACE, kiểm định đồng liên kết phi tuyến bằng
phương pháp ARDL, phân tích thực tế hiện trạng của Việt Nam qua các số liệu từ
ADB, IMF, kết hợp các phương pháp tổng hợp, thống kê, quy nạp, so sánh, kế
thừa các bài nghiên cứu liên quan .
Dựa trên nền tảng kiến thức đã được trình bày, nhóm chúng tôi xin đưa ra
những liên hệ trong điều kiện thực tế tại Việt Nam với dữ liệu theo quý trong giai
đoạn từ 2000 đến 2011.
Xem thêm

56 Đọc thêm

TÀI LIỆU HÓA 12

TÀI LIỆU HÓA 12

TRANG 3 L ƯU Ý  Giả định về sự đa cộng tuyến liên quan đến mối quan hệ tuyến tính giữa các biến Xi, và không đề cập đến các mối quan hệ phi tuyến tính.[r]

36 Đọc thêm

NGHIÊN CỨU VỀ SỰ CÂN BẰNG GIỮA CÔNG VIỆC VÀ CUỘC SỐNG CỦA CÁC NỮ DOANH NHÂN KHU VỰC MIỀN TRUNG

NGHIÊN CỨU VỀ SỰ CÂN BẰNG GIỮA CÔNG VIỆC VÀ CUỘC SỐNG CỦA CÁC NỮ DOANH NHÂN KHU VỰC MIỀN TRUNG

không biểu hiện xu hướng tăng/giảm cùng với giá trị ước lượng củakhái niệm phụ thuộc. Vì vậy, mô hình 1 không vi phạm giả thiết vềsự không đổi của phương sai phần dư. Sự độc lập của phần dư ước lượng17Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) của hàm hồi quy 1 cógiá trị là 2.192, gần bằng 2, cho thấy: không có hiện tượng tự tươngquan chuỗi bậc 1, hay nói cách khác: các phần dư ước lượng của môhình độc lập, không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.3.4.4. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quyKết quả phân tích hệ số hồi quy riêng của mô hình ta có thể thấy: hệ số hồi quy riêng đứng trước biến SK (chất lượng sức khỏe), HT(mạng lưới hỗ trợ), TG (quản lý thời gian) và VT (quá tải vai trò),đều có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. của kiểm định t nhỏ hơn 5%).Riêng, hệ số hồi quy riêng đứng trước các biến CS (vấn đề chăm sócngười phụ thuộc), có giá trị Sig. của kiểm định t lớn hơn 5%, do đóbiến này không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy 1. Như vậy, cácbiến SK (chất lượng sức khỏe) và HT (mạng lưới hỗ trợ), TG (quảnlý thời gian) và VT (quá tải vai trò) được sử dụng để giải thích mốiquan hệ giữa giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa cuộcsống và công việc của nữ doanh nhân.Thông qua các kiểm định ở trên, có thể thấy mô hình 1 biểu diễnmối quan hệ giữa các đặc trưng “chất lượng sức khỏe” (SK), “quảnlý thời gian” (TG), “quá tải vai trò” (VT) và “mạng lưới hỗ trợ” (HT)không vi phạm các giả thuyết ban đầu của phương trình hồi quytuyến tính và phù hợp với tổng thể. Mô hình đạt ý nghĩa thống kê95% và các hệ số hồi quy riêng của mô hình đều có giá trị dương.Như vậy, giả thuyết ban đầu về mối quan hệ giữa các thành phần
Xem thêm

26 Đọc thêm

KHẢO SÁT HÀM FI(X) VÀ BIỂU ĐỒ ÁP SUẤT P(X) TRÊN CƠ SỞ LƯỢNG MÒN ĐƯỜNG DẪN HƯỚNG MÁY TIỆN SỬ DỤNG TRONG ĐIỀU KIỆN ĐÀO TẠO NGHỀ SỬA CHỮA Ô TÔ

KHẢO SÁT HÀM FI(X) VÀ BIỂU ĐỒ ÁP SUẤT P(X) TRÊN CƠ SỞ LƯỢNG MÒN ĐƯỜNG DẪN HƯỚNG MÁY TIỆN SỬ DỤNG TRONG ĐIỀU KIỆN ĐÀO TẠO NGHỀ SỬA CHỮA Ô TÔ

Luận văn thạc sỹHọc viên: Nguyễn Văn Lợinhô bề mặt bị phá huỷ, đồng thời cũng có những nhấp nhô bề mặt thứ cấp. Trị số diệntích tiếp xúc thực tăng lên, áp suất riêng trung bình và nhiệt độ trung bình trên diện tíchtiếp xúc thực giảm đi. Việc tạp thành các nhấp nhô thứ cấp còn có vai trò của các phântử thâm nhập làm cày xớc bề mặt tạo ra những nhấp nhô có hớng theo vết chuyểnđộng. Trong điều kiện chạy rà, sau một khoảng thời gian xác định, áp suất riêng trungbình sẽ phù hợp với áp suất riêng cho phép, bảo đảm sự vận hành bình thờng của cặpma sát cũng nh của máy móc và thiết bị. Khi đó trên bề mặt ma sát trạng thái hình họcđạt đến trạng thái tối u và cấu trúc lớp bề mặt ma sát có cơ tính ổn định, chúng phụthuộc vào điều kiện chạy rà và không phụ thuộc vào trạng thái ban đầu.- Giai đoạn mòn ổn định II: là giai đoạn dài nhất về mặt thời gian và đợc đặctrng bởi sự ổn định của tốc độ mòn theo thời gian. Trong giai đoạn này có sự cân bằngđộng giữa hình thành, biến dạng và phá huỷ lớp cấu trúc thứ cấp trên bề mặt tiếp xúcma sát. Thông số tổ hợp của nhấp nhô bề mặt đạt tới giá trị tối u và không thay đổitrong điều kiện ma sát nhất định. Do đó, hệ số ma sát là nhỏ nhất và ổn định trong giaiđoạn này, tốc độ mòn có quan hệ tuyến tính với thời gian hoặc quãng đờng ma sát.Với giá trị mòn giới hạn đợc xác định trớc có thể dự báo đợc tuổi thọ làm việc củacặp ma sát. Biểu hiện bên ngoài rõ ràng nhất của quá trình mòn ổn định là sự ổn định vềnhiệt độ của cặp ma sát khi làm việc, nó đặc trng cơ bản cho quá trình mòn bìnhthờng trong tiếp xúc ma sát.- Giai đoạn mòn khốc liệt III: giai đoạn mòn này đợc đặc trng bởi sự tăng vọtcủa tốc độ mòn theo thời gian hay theo quãng đờng ma sát. Trong quá trình làm việcbình thờng của cặp ma sát, khi lợng mòn U đạt đến một giá trị nhất định thì nó sẽlàm thay đổi rõ ràng chế độ lắp ghép của cặp ma sát. Trong điều kiện có bôi trơn việctăng khe hở này làm giảm hiệu ứng thuỷ động của ổ trục, đa ổ trục về trạng thái bôi
Xem thêm

Đọc thêm

BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆU MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆU MÔN PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆUCâu 1 : Kiểm định EFA lần lượt cho các biến OC, PV, MP .............................................................................. 31.1 Với thành phần văn hóa tổ chức OC ................................................................................................ 31.2 Thành phần hệ thống giá trị của quản trị gia (PV) : .......................................................................... 71.3 . Thành phần thực tiễn quản trị MP .................................................................................................. 101.4 Thành phần kết quả hoạt động P : ................................................................................................ 132. Thực hiện kiểm tra độ tin cậy của đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha ............................................... 13Câu 3: Thực hiện phân tích Anova một chiều để tìm sự khác biệt của các biến tìm ẩn trong mô hình với nàyvới các tiêu thức phân loại: OWN, POS, Age, EXP. ...................................................................................... 163.1 Kiểm định sự khác biệt về hình thức sở hữu OWN ........................................................................... 163.2 Kiểm định sự khác biệt về cấp bậc quản lý ( POS ) : ........................................................................ 183.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi quản trị gia ( Age ) : .................................................................... 183.4 Kiểm định sự khác biệt về kinh nghiệm quản lý ( EXP ) : .................................................................. 19C âu 4 : Xây dựng hàm tương quan tuyến tính giữa P và các biến độc lập vừa khám phá thông qua phântích nhân tốEFA ....................................................................................................................................... 21Câu 5 : Kiểm định giả thuyết : .................................................................................................................... 22 Kiểm định phù hợp với tập mẫu : .................................................................................................. 22 Kiểm định sự phù hợp với tổng thể : ............................................................................................. 22 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến : ............................................................................................. 22 Kiểm tra c ác sai lệch ngẫu nhiên ( phần dư ) có phân phối chuẩn: ................................................ 22 Kiểm tra phương sai của các sai lệch ngẫu nhiên không thay đổi ( xuất hiện hiện tượngHeteroskedascity ) : ............................................................................................................................... 24 Kiểm tra quan hệ giữa X và Y là quan hệ tuyến tính : .................................................................... 24 Kiểm tra gi ả đ ịnh về tính độc lập của sai số ( không có tương quan giữa các phần dư ) : ............ 24X ây dựng mô hình : ............................................................................................................................... 25BÀI TẬP MÔN PPNCKH GVHD : TS. Nguyễn Hùng PhongĐoàn Thị Hoàng Giang – Đêm 4 – K22 Trang 2Câu 6: Xây dựng hàm tương quan với biến giả Dummy. Biến giả được chọn là biến loại hình doanhnghiệp, trong đó doanh nghiệp nhà nước chọn làm biến cơ sở. ................................................................ 25Mã hóa biến Dummy .............................................................................................................................. 25Hàm tương quan với biến giả Dummy. .................................................................................................. 26Kiểm định giả thuyết hàm tương quan : ................................................................................................ 27 Kiểm định phù hợp với tập mẫu : .............................................................................................. 27 Kiểm định phù hợp với tổng thể : .............................................................................................. 27 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến : ........................................................................................ 28 Kiểm tra c ác sai lệch ngẫu nhiên ( phần dư ) có phân phối chuẩn: ............................................ 28 Kiểm tra quan hệ giữa X và Y là quan hệ tuyến tính : ................................................................ 29 Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số ( không có tương quan giữa các phần dư ) : .......... 29X ây dựng mô hình : ............................................................................................................................... 30
Xem thêm

30 Đọc thêm

BÀI GIẢNG MÔN KINH TẾ LƯỢNG của ĐH TRÀ VINH chương II ĐA CÔNG TUYẾN

BÀI GIẢNG MÔN KINH TẾ LƯỢNG CỦA ĐH TRÀ VINH CHƯƠNG II ĐA CÔNG TUYẾN

Đa cộng tuyến là gì ?Ragnar Frisch: Đa cộng tuyến có nghĩa là sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính “hoàn hảo” hoặc chính xác giữa một số hoặc tất cả các biến giải thích trong một mô hình hồi quy.Xét hàm hồi quy tuyến tính k1 biến độc lập:Yi = 1 + 2X2i + 3X3i + … + kXki + UiNếu tồn tại các số thực 2, 3, …… k sao cho:2X2i + 3X3i + …… + kXki = 0Với i ( i = 2, 3, k…) không đồng thời bằng không thì giữa các biến Xi (i = 2, 3, …k) xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Nói cách khác là xảy ra trường hợp một biến giải thích nào đó được biểu diễn dưới dạng một tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại.
Xem thêm

21 Đọc thêm

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN TRONG KIỂM TOÁN

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY VÀ TƯƠNG QUAN TRONG KIỂM TOÁN

Mục đích của phương pháp hồi qui tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân). Phương pháp này được ứng dụng trong kinh doanh và kinh tế để phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên.
I. HỆ SỐ TƯƠNG QUAN (Correlation coefficient) Top

Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến; chính xác hơn là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này phụ thuộc vào biến kia.
1. Hệ số tương quan mẫu (r): (Sample correlation coefficient) Top

Gọi (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn) là n cặp quan sát của một mẫu ngẫu nhiên của hai biến ngẫu nhiên X Y. Hệ số tương quan mẫu tính từ mẫu n cặp giá trị quan sát của hai biến X và Y với trung bình (x và (y và phương sai (x2 và (y2 được thể hiện trong công thức sau:

2. Ðặc tính của hệ số tương quan: Top

Hệ số tương quan (r) không có đơn vị, có thể tính từ giá trị mã hóa bằng phép biến đổi tuyến tính của X và Y. (r) luôn luôn biến động trong khoảng ( 1 (1 ( r ( 1), nếu hệ số tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều và âm thì ngược lại. Ðể biểu hiện mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến ta có các nhận xét sau đây:
( r = ( 1 : Mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ.
( r = 0 : Giữa các biến không có mối liên hệ.
Ðể thấy được đặc tính của r, sáu trường hợp sau đây trình bày sự liên hệ tuyến tính giữa X và Y và giá trị của r. Trong tất cả 6 trường hợp chỉ có (x y là thay đổi, còn các giá trị còn lại như dưới đây:

Ví dụ: Một quảng cáo giới thiệu du lịch được đăng trong 17 tờ báo hoặc tạp chí. Liên quan đến chiến dịch quảng cáo này có hai biến liên hệ (bảng 6.1)
X: chi phí quảng cáo (100.000 đồng)
Y: tỉ suất lợi nhuận (chỉ tính trên 100.000đ chi phí quảng cáo)

Từ số liệu bảng trên ta tính trung bình mẫu như sau:



r = 0.441 chỉ ra mối quan hệ giữa chi phí và thu nhập là mối tương quan nghịch, có nghĩa rằng chi phí cao thì thu nhập thấp và giữa chúng mối liên hệ không chặt chẽ lắm.
Hệ số tương quan của mẫu thì hữu ích khi dùng để mô tả tính chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính trong một mẫu. Vì vậy, nó có thể dùng làm cơ sở cho kiểm định giả thuyết của tổ hợp không tuyến tính (không tương quan) trong tổng thể (nghĩa la ìhệ số tương quan tổng thể ( = 0).
Ðặt r là hệ số tương quan mẫu được tính từ một mẫu ngẫu nhiên gồm n cặp quan sát từ một phân phối chuẩn. Ta có các trường hợp tổng quát để kiểm định ( = 0) nghĩa là không có mối liên hệ giữa các biến như sau:

Trở lại ví dụ về chi phí và thu nhập trong chiến dịch quảng cáo chúng ta sẽ kiểm định giả thuyết H0 rằng không có mối quan hệ tương quan trong tổng thể. Trường hợp kiểm định dạng 2 đuôi ta có:

Tra bảng phân phối Student t trong trường hợp n = 17, ta có (n 2) =15 và kiểm định trong hai trường hợp ( = 10% và ( = 5%.
t15,5% = 1,753 và t15,2,5% = 2,131.
Như vậy: t = 1, 903 nằm trong khoảng giữa của t15,5% và t15,10%, nghĩa là:

Vậy theo điều kiện quyết định bác bỏ giả thuyết H0 trong trường hợp kiểm định dạng 2 đuôi thì quan sát trên cho phép bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 10% (có tương quan giữa chi phí quảng cáo và thu nhập) và chấp nhận giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% (không tương quan giữa chi phí quảng cáo và thu nhập), nghĩa là nếu chọn một xác suất sai lầm (bác bỏ giả thuyết H0 khi giả thuyết này đúng) nhỏ thì số liệu quan sát trên không đủ điều kịên để bác bỏ H0.
II. TƯƠNG QUAN HẠNG: (RANK CORRELATION) Top

Tương quan hạng dùng để sử dụng cho kiểm định mối liên hệ giữa các biến khi phân phối của tổng thể được giả sử không phải là phân phối chuẩn hoặc trong trường hợp hiện diện các giá trị bất thường của biến quan sát (lớn quá hoặc nhỏ quá).
Ðặt xi và yi là những cặp quan sát được xếp hạng riêng biệt theo thứ tự được bắt đầu từ 1. Ta có hai trường hợp:
• Nếu các hạng được xếp có trùng nhau (đồng hạng) thì sử dụng công thức (11.1) để tính hệ số tương quan r.
• Nếu các hạng được xếp không trùng nhau thì sử dụng công thức của Spearman như dưới đây để tính hệ số tương quan hạng.

Trong đó: di là chênh lệch của 2 hạng được xếp của biến xi và yi
Tương tự các bước kiểm định cho trường hợp tổng quát không có mối liên hệ giữa các biến (( = 0) ta có:

Trở lại ví dụ của chi phí quảng cáo và thu nhập ta có:
Bảng 6.2. Chi phí quảng cáo (xi) và tỉ suất lợi nhuận (yi) trên 17 tờ báo và tạp chí:
xi hạng yi hạng xi hạng yi hạng
4,07
2,15
1,25
14,67
16,02
3,81
9,87
1,27
1,80
14
8
1
16
17
13
15
2
7 17,41
22,25
106,84
14,41
24,18
29,73
35,95
61,81
48,36 2
4
16
1
5
6
8
11
9 1,50
1,68
2,72
1,61
1,52
3,10
3,32
3,07 3
6
9
5
4
11
12
10 78,74
66,42
121,95
21,93
31,29
88,31
92,70
59,06 13
12
17
3
7
14
15
10
Ta thấy rằng hạng được xếp cho các cặp của hai biến X và Y không trùng nhau. Vì vậy ứng dụng công thức của Spearman ta có hệ số tương quan mẫu:

Tra bảng phân phối Spearman ở mức ý nghĩa ( = 5% và ( = 10% ta có:
rs,5% = 0,412 và rs,2,5% = 0,490
 rs,2,5% < rS < rs,5%
Bởi vì giá trị tính được r = 0,431, và rs,2,5% < r < rs,5% ta có thể kết luận rằng giả thuyết H0 (không có sự liên hệ giữa chi phí quảng cáo và thu nhập) có thể bị bác bỏ trên cơ sở kiểm định dạng hai đuôi ở mức ý nghĩa 10% nhưng không bị bác bỏ ở ( = 5%.
III. MÔ HÌNH HỒI QUI TUYẾN TÍNH: (LINEAR REGRESSION) Top

Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc (Y: biến được giải thích).
1. Hồi qui tuyến tính một chiều (tuyến tính đơn): (Simple linear regression) Top

Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa một hay nhiều biến độc lập Xi (Xi: còn được gọi là biến giải thích) đến một biến phụ thuộc (Y: biến được giải thích).
a) Phương trình hồi qui tuyến tính một chiều: Top

Ðặt (x1,y1), (x2,y2)... (xn,yn) là mẫu gồm n cặp quan sát trên đường hồi qui tổng thể:.

Theo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số ( và ( là các giá trị a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau đây là bé nhất:

Các hệ số a và b được tính như sau:

Và đường hồi qui tuyến tính mẫu của y trên x là: y = a + bx
Ví dụ: Chúng ta có thể quan sát số tiền chi tiêu (yi) và thu nhập (xi) của 22 hộ gia đình trong một tháng có mối quan hệ với nhau như thế nào (1.000đ). Số liệu thu thập được trình bày ở bảng 11.3.
Từ bảng bên ta có:
n = 22
Xem thêm

25 Đọc thêm

thiết kế thực nghiệm trong công nghệ hóa học

THIẾT KẾ THỰC NGHIỆM TRONG CÔNG NGHỆ HÓA HỌC

Các quá trình và hiện tượng trong tự nhiên xảy ra có điều kiện chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố.Bằng cách nghiên cứu các yếu tố gây ra cũng như quan hệ trong các hiện tượng(phenomenonresponse), khoa học đã thành công trong việc đi sâu(penetrating into) vào bản chất(essence) của các hiện tượng và các quá trình.
Khoa học có thể phân sự hiểu biết này làm ba mức. Mức cao nhất là mức mà các yếu tố ảnh hưởng được xem như một phần của hiện tượng xem xét như các định luật tự nhiên mà chúng ta có thể tác động và nhận ra hiện tượng từ nó. Các yếu tố ảnh hưởng tới hiện tượng tuân theo một định luật tự nhiên thì liên hệ với nhau bởi một công thức toán học. Ví dụ một số biểu thức này là:
E= ; F=ma ; S=vt ; Q=FW
Mức hai thấp hơn một chút là mức mà tất cả các yếu tố cũng là một phần của hiện tượng xem xét nhưng chúng ta chỉ biết mối quan hệ qua lại (interrelationship)giữa chúng tức là sự ảnh hưởng lẫn nhau(influence). Đây là trường hợp phổ biến khi chúng ta xem xét các hiện tượng mà bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau. Đôi khi chúng ta có thể liên kết các yếu tố này bằng một hệ các phương trình vi phân tuyến tính (simultaneous differential equation) nhưng không có lời giải. Ví dụ hệ phương trình vi phân tuyến tính NavierStokes’ sử dụng để xác định dòng chảy của chất lỏng lý tưởng
Xem thêm

590 Đọc thêm

TRẬT TỰ CÂU TRONG VAI TRÒ LIÊN KẾT VÀ TẠOMẠCH LẠC CHO VĂN BẢN

TRẬT TỰ CÂU TRONG VAI TRÒ LIÊN KẾT VÀ TẠOMẠCH LẠC CHO VĂN BẢN

1.2. Tính hình tuyến của ngôn ngữ là một trong 2 nguyên lý cơ bảncủa hệ thống ngôn ngữ. Tính hình tuyến không chỉ tồn tại ở cấp độ từ, cấpđộ câu hay ngữ đoạn mà còn được thể hiện rất rõ trong văn bản - cấp độcao nhất của hệ thống ngôn ngữ. Tính hình tuyến của ngôn ngữ không chophép người ta nói ra 2 yếu tố cùng một lúc mà phải lần lượt từng yếu tố nốitiếp nhau theo trình tự thời gian. Văn bản với tư cách là sản phẩm ngôn ngữtất yếu cũng bị tính hình tuyến chi phối. Tính hình tuyến của ngôn ngữ quyđịnh chặt chẽ tới việc tổ chức, sắp xếp các các câu trong văn bản. Chúngxuất hiện lần lượt theo một trật tự nhất định. Và như vậy, trật tự của cáccâu sẽ có một vai trò nhất định trong việc liên kết văn bản và tạo mạch lạccho văn bản.1.3. Trong các phương thức liên kết văn bản, phép tuyến tính đượccoi là phương thức liên kết có tần số sử dụng cao nhất và nó là một trong 2phương thức liên kết lôgíc. Phép tuyến tính được Trần Ngọc Thêm địnhnghĩa là "phương thức sử dụng trật tự tuyến tính của các phát ngôn vào việcliên kết những phát ngôn có quan hệ chặt chẽ với nhau về mặt nội dung".Chúng tôi thấy rằng, về bản chất, các văn bản được hình thành đều đã cómột trật tự tuyến tính. Trật tự này được thể hiện trên tất cả các cấp độ củahệ thống ngôn ngữ.1.4. Cho đến nay, trên thế giới và ở Việt Nam, đã có một số côngtrình nghiên cứu trật tự từ ở cấp độ từ và cấp độ câu. Trật tự từ được hiểu làsự kết hợp các từ với nhau, nó được coi là một trong những phương tiệnquan trọng để thể hiện các quan hệ ngữ pháp. Việc thay đổi trật tự từ hoặcyếu tố cấu tạo từ (trong phạm vi từ, phạm vi câu) đều có ảnh hưởng khôngnhỏ tới nội dung và quan hệ ngữ nghiã giữa các yếu tố cấu tạo.Văn bản là sản phẩm của ngôn ngữ, nó được hình thành từ các câu.Vậy trật tự câu được biểu hiện như thế nào, chúng có vai trò gì trong tổchức văn bản, và đặc biệt là chúng có tham gia vào việc liên kết và tạo
Xem thêm

7 Đọc thêm

BÀI TẬP XÁC SUẤT THỐNG KÊ KHOA HỌC RA QUYẾT ĐỊNH (133)

BÀI TẬP XÁC SUẤT THỐNG KÊ KHOA HỌC RA QUYẾT ĐỊNH (133)

p-value = 0.0576P (T&gt;1,94) = 0.0576Với α = 0.05 P &gt; α : không bác bỏ H0 với α = 0.05Với α = 0,01 P &gt; α : không bác bỏ H0 với α = 0.01Với mức α = 0.05 thì giá trị p-value lớn hơn không nhiều nên mức độ thuyết phục cho giảthiết đặt ra không lớn;Với α = 0.01 thì giá trị p-value lớn hơn nhiều hơn nên giả thiết có mức độ thuyết phục caohơn.Như vậy giả thiết mức độ tập trung bình quân của lô hàng = 247 ppm là đúng.b. Kết luận: loại thuốc này có mức độ tập trung bình quân loại hoá chất này là 247ppm.Với mức độ tập trung bình quân này thì lô hàng sản xuất ra đảm bảo tiêu chuẩn, thuốccó hiệu quả mà không gây phản ứng phụ.Căn cứ vào kết quả kiểm định giả thiết thống kê tôi sẽ quyết định sản xuất lô hàng này.Bài 4: Gần đây, một nhóm nghiên cứu đã tập trung vào vấn đề dự đoán thị phần của nhà sảnxuất bằng cách sử dụng thông tin về chất lượng sản phẩm của họ. Giả sử rằng các số liệu saulà thị phần đã có tính theo đơn vị phần trăm (%) (Y) và chất lượng sản phẩm theo thang điểm0-100 được xác định bởi một quy trình định giá khách quan (X).X: 27, 39, 73, 66, 33, 43, 47, 55, 60, 68, 70, 75, 82.Y: 2, 3, 10, 9, 4, 6, 5, 8, 7, 9, 10, 13, 12.a. Hãy ước lượng mối quan hệ hồi quy tuyến tính đơn giữa thị phần và chất lượng sản phẩm.Kết luận ?b. Kiểm định sự tồn tại mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa X và Y.c. Cho biết hệ số R2 và giải thích ý nghĩa của nó.Bài làma. Lập phương trình hồi quy tuyến tính:b0b1
Xem thêm

7 Đọc thêm

TIỂU LUẬN THỐNG KÊ KHÍ HẬU

TIỂU LUẬN THỐNG KÊ KHÍ HẬU

TIỂU LUẬN THỐNG KÊ KHÍ HẬU
I. GIỚI THIỆU MỘT SỐ MÔ HÌNH THỐNG KÊ
1. Mô hình hồi quy
a) Hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính một biến
Khái niệm về hồi quy:
Xét mối quan hệ giữa hai biến ngẫu nhiên X và Y, giữa chúng có mối quan hệ phụ thuộc hàm: X = f(Y). Giữa chúng có mối quan hệ phụ thuộc thống kê. Mỗi giá trị x  X tương ứng với một hàm phân bố (hoặc hàm mật độ) có điều kiện F(yx) (hoặc f(yx)) của Y. Ta gọi mối quan hệ phụ thuộc này là sự phụ thuộc tương quan giữa hai biến ngẫu nhiên.
Xem thêm

14 Đọc thêm

Tài liệu hồi quy đa biến

TÀI LIỆU HỒI QUY ĐA BIẾN

Hồi quy tuyến tính thích hợp với:
•2 loại vấn đề nghiên cứu:
•Dự đoán (Prediction)
– Dự đoán sự biến thiên của biến phụ thuộc vào các biến
độc lập
– So sánh các mô hình cạnh tranh với nhau
•Giải thích (Explanation)
– Khảo sát hệ số hồi quy của từng biến độc lập (dấu, độ lớn
– Trị trung bình, mức ý nghĩa về mặt thống kê) vào biến
phụ thuộc
– Giải thích về mặt lý thuyết sự phụ thuộc tuyến tính và độ
lớn của các hệ số hồi quy này
•Xác định quan hệ thống kê giữa các biến độc lập
biến phụ thuộc
Xem thêm

42 Đọc thêm

SỰ KẾT HỢP GIỮA PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN VÀ PHƯƠNG PHÁP NEWTON RAPHSON GIẢI PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN TUYẾN TÍNH

SỰ KẾT HỢP GIỮA PHƯƠNG PHÁP SAI PHÂN VÀ PHƯƠNG PHÁP NEWTON RAPHSON GIẢI PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN TUYẾN TÍNH

Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính Sự kết hợp giữa phương pháp sai phân và phương pháp newton raphson giải phương trình vi phân tuyến tính
Xem thêm

76 Đọc thêm

trắc nghiệm toán cap cấp a2 c2

TRẮC NGHIỆM TOÁN CAP CẤP A2 C2

Nếu thêm một vectơ vào hệđộc lập tuyến tính thì được hệ phụ thuộc tuyến tính.. Nếu bỏđi một vectơ của hệđộc lập tuyến tính thì được hệđộc lập tuyến tính.[r]

7 Đọc thêm

ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH TRONG MATLAB

ĐẠI SỐ TUYẾN TÍNH TRONG MATLAB

Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab Dai so tuyen tinh trong matlab Đại số tuyến tính trong Matlab
Xem thêm

20 Đọc thêm

ỔN ĐỊNH HỮU HẠN HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN TUYẾN TÍNH (LV THẠC SĨ)

ỔN ĐỊNH HỮU HẠN HỆ PHƯƠNG TRÌNH VI PHÂN TUYẾN TÍNH (LV THẠC SĨ)

Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)Ổn định hữu hạn hệ phương trình vi phân tuyến tính (LV thạc sĩ)
Xem thêm

44 Đọc thêm

LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II

LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II

LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II
LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II LÝ THUYẾT KHÔNG GIAN TUYẾN TÍNH CHƯƠNG II

58 Đọc thêm

Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính

TÍNH ỔN ĐỊNH NGHIỆM TRONG TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU TUYẾN TÍNH

Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính Tính ổn định nghiệm trong tối ưu đa mục tiêu tuyến tính
Xem thêm

55 Đọc thêm

NGHIỆM SUY RỘNG CỦA PHƯƠNG TRÌNH ELLIPTIC TUYẾN TÍNH CẤP 2 DẠNG BẢO TOÀN

NGHIỆM SUY RỘNG CỦA PHƯƠNG TRÌNH ELLIPTIC TUYẾN TÍNH CẤP 2 DẠNG BẢO TOÀN

Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn Nghiệm suy rộng của phương trình elliptic tuyến tính cấp 2 dạng bảo toàn
Xem thêm

53 Đọc thêm

ĐỒ ÁN THIẾT KẾ VAN ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH

ĐỒ ÁN THIẾT KẾ VAN ĐIỀU KHIỂN TUYẾN TÍNH

Hình 4.7. Kết quả mô phỏng UART trên giao diện Virtual Terminal .......................... 51Hình 4.8. Mô hình van tuyến tính ................................................................................. 52Hình 4.9. Mạch chuyển đổi tín hiệu 4-20mA sang 0-10V ............................................ 52Hình 4.10. Mạch điều khiển và hiển thị LCD ............................................................... 53Hình 4.11. Module max232 ......................................................................................... 53Hình 4.12. Module TB6560 .......................................................................................... 53Hình 4.13. Đáp ứng đầu ra khi không có phản hồi ....................................................... 54Hình 4.14. Đáp ứng đầu ra sau khi thêm bộ điều khiển ................................................ 54iiiDanh mục bảng số liệuDANH MỤC BẢNG SỐ LIỆUBảng 1.1. Các switch lựa chọn dòng điện điều khiển động cơ ..................................... 18Bảng 3.1. Thực nghiệm đáp ứng độ mở van so với giá trị đặt. ..................................... 34Bảng 3.2.Tính toán bộ điều khiển theo Zeigle – Nichols ............................................. 45ivLời nói đầuLỜI NÓI ĐẦUVới sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật con người ngày càng đòi hỏi trình độtự động hoá phải càng phát triển để đáp ứng được nhu cầu của mình. Tự động hoángày càng phát triển rộng rãi trong mọi lĩnh vực kinh tế, đời sống xã hội, nó là ngànhmũi nhọn trong công nghiệp. Trình độ tự động hoá của một quốc gia đánh giá cả mộtnền kinh tế của quốc gia đó. Chính vì lẽ đó mà việc phát triển tự động hoá là một việc
Xem thêm

74 Đọc thêm