КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ УРАВНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ГРУНТОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СТАТИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ Мельников Алексей Владимирович аспирант Болдырев.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
ЛЕКЦИЯ 8 КОРРЕЛЯЦИОННО- РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СВЯЗЕЙ.
Advertisements

Определение. Случайная величина имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами и 2, если ее плотность распределения задается формулой:
Лекция 1 Введение.. Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
Лекция 1 «Введение». Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Специфической.
Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.
АНАЛИЗ ДАННЫХ НА КОМПЬЮТЕРЕ. Регрессионный анализ.
Идентификация систем Определения и задачи идентификации математических моделей Идентификация статических моделей объектов управления.
Построение уравнения регрессии. Задача Коэффициент корреляции.
Регрессионный анализ. Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет.
Кафедра «Бухгалтерский учет и аудит» Ослопова М.В. ТЕМА 8. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ.
Элементы теории корреляции. План: I. Понятие корреляционной зависимости: 1) Коэффициент корелляции 2) Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента.
КЛАССИЧЕСКИЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. ОБЩАЯ ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ.
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
«Технико-экономический анализ деятельности предприятия» Гиндуллина Тамара Камильевна, к.т.н., доцент кафедры АСУ.
Свойства Коэффициентов Множественной Регрессии Оценки b j – случайные величины. При выполнении определенных условий (4-х условий Гаусса-Маркова): E(b j.
«Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров»
Исследование взаимосвязей социально- экономических явлений.
Лекция 2 Часть I: Многомерное нормальное распределение, его свойства; условные распределения Часть II: Парная линейная регрессия, основные положения.
Общая теория статистики Регрессионно- корреляционный анализ.
ОМНК – обобщенный метод наименьших квадратов (метод Эйткена) Применяется к эконометрической модели, которой свойственна гетероскедастичность.
Транксрипт:

КОРРЕЛЯЦИОННЫЕ УРАВНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ГРУНТОВ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СТАТИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ Мельников Алексей Владимирович аспирант Болдырев Геннадий Григорьевич научный руководитель проф., д.т.н. Пензенский государственный университет архитектуры и строительства

Корреляционный анализ Линеаризация зависимостей Исследование устойчивости и области применимости моделей регрессии Исходная информация Выбор входных данных статистического анализа Факторный анализ Статистический анализ Определение корреляционных уравнений: выбор группирующих параметров выбор количества уравнений регрессии построение уравнений регрессии Определение корреляционных уравнений: выбор группирующих параметров выбор количества уравнений регрессии построение уравнений регрессии Данные инженерно-геологических изысканий Предварительная обработка данных Процедура построения корреляционных уравнений

Данные инженерно-геологических изысканий и их предварительная обработка инженерно-геологический разрез график удельного сопротивления грунта под конусом зонда то же по муфте трения

Выбор входных данных статистического анализа В статистическом анализе использовались: Параметры, измеряемые при погружении зонда в грунт (q c, f s, F r и др.) Физические характеристики грунтов (e, I P, S r и др.) Характеристики деформируемости (E)

Корреляционный анализ красный квадрат – пески синий ромб – глинистые грунты Коэффициенты парной корреляции Цели анализа: установление направления и формы связи между переменными, измерение её тесноты оценка доверительных интервалов исключение переменных

Линеаризация зависимостей График зависимости E от I L и его аппроксимация различными кривыми Цель линеаризации – подготовка переменных для регрессионного анализа

Факторный анализ Цели анализа: классификация переменных статистического анализа сокращение числа переменных выявление латентных переменных Диаграмма компонента во вращаемом пространстве

Классификационная диаграмма Robertson (1990) и зоны I, II,..., V применимости уравнений регрессии Диаграмма зависимости E от q c и f s с указанием соответствия грунтов зонам I, II,..., V Группировка грунтов по характеру корреляционных связей модуля деформации E с параметрами статического зондирования 1. Выбор группирующих параметров из числа параметров статического зондирования 2. Выбор оптимального числа уравнений регрессии 3. Построение уравнений регрессии

- предел нормального распределения (85 % или 95 %) - условная дисперсия модуля деформации E - общее число определений E - среднее число определений E в ИГЭ - дисперсия E внутри ИГЭ - остаточная дисперсия модуля деформации E по уравнению регрессии Зона Модуль деформации Уравнение IНормативный Расчетный IIНормативный Расчетный IIIНормативный Расчетный IVНормативный Расчетный VНормативный Расчетный * * Руководство по составлению региональных таблиц нормативных и расчетных показателей свойств грунтов / ПНИИИС Госстроя СССР. – М: Стройиздат, – 55 с. где Уравнения для оценки нормативного и расчетного модуля деформации E для зон I, II,… V

Физич. хар-ки известны? Наименование классификации Классификация грунта Доверительный интервал (ошибка) Δ даГОСТ Связный 4,53 рост точности оценки E 4,23 4,01 Несвязный 2,53 рост точности оценки E 1,86 1,66 нет Робертсон (1990) тип 3 содержание глинистой и пылеватой фракций 4,84 рост точности оценки E тип 4 5,37 тип 5 1,84 тип 6 1,62 Группировка по характеру корреляционных связей зона I содержание глинистой и пылеватой фракций 4,43 рост точности оценки E зона II 3,12 зона III 2,45 зона IV 1,40 зона V 1,13 Точность оценки модуля деформации грунтов

Спасибо за внимание!