Registered in RSCI
Journal" Herald of KRSU", 2023 year, Tom 23, no 4, p. 94- 100. UDC 303.724.32:621.951 DOI 10.36979/1694-500X-2023-23-4-94-100
Information about authors:

Рагрин Николай Алексеевич – д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой приборостроения естественно-технического факультета Кыргызско-Российского Славянского университета им. Б.Н. Ельцина, г. Бишкек, тел.: +996-555 035949, е-mail: n_ragrin@mail.ru
Дыйканбаева Урпиия Маматкадыровна – ст. преподаватель кафедры «Технология машиностроения» Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова, г. Бишкек, тел.: +996-312 545147, e-mail: urpia71@mail.ru
Курганова Дарина Махмутовна – магистрант кафедры «Технология машиностроения» Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова, г. Бишкек, тел.: +996-312 545147, +996-555 220699, e-mail: darina220699@gmail.com

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЭМПИРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Рагрин Н.А., Дыйканбаева У.М., Курганова Д.М.
Abstract in Russian:

Одной из задач регрессионного анализа является определение коэффициентов регрессии статистических зависимостей случайных переменных. Планирование технических исследований оперирует такими понятиями, как неслучайные входные параметры режима резания и случайные выходные – результаты исследований. Поэтому разработка методов регрессионного анализа технических исследований по влиянию неслучайных параметров режима резания на случайные результаты исследований является актуальной проблемой. Представлены методы регрессионного анализа по определению статистических зависимостей случайных результатов технических исследований от неслучайных параметров режима резания на основе значимости корреляции между ними, необходимых для построения эмпирических моделей.

Keywords in Russian:

регрессия; технические исследования; сверление; режим резания; эмпирические модели

ЭМПИРИКАЛЫК МОДЕЛДЕРДИ ТҮЗҮҮ ҮЧҮН ТЕХНИКАЛЫК ИЗИЛДӨӨЛӨРГӨ РЕГРЕССИЯЛЫК ТАЛДОО ЖҮРГҮЗҮҮ
Рагрин Н.А., Дыйканбаева У.М., Курганова Д.М.
Astract in Kyrgyz :

Регрессиялык талдоо жүргүзүүнү милдеттеринин бири кокус чоңдуктардын статистикалык көз карандылыктарынын регрессиялык коэффициенттерин аныктоо болуп саналат. Инженердик изилдөөнү пландаштыруу кесүү режиминин кокусунан эмес киргизүү параметрлери жана кокусунан чыгаруу – изилдөөнүн натыйжалары сыяктуу түшүнүктөр менен иштейт. Ошондуктан, кокусунан эмес кесүү режиминин параметрлеринин кокусунан изилдөөлөрдүн натыйжаларына тийгизген таасири боюнча техникалык изилдөөлөргө регрессиялык талдоо жүргүзүү ыкмаларын иштеп чыгуу актуалдуу көйгөй болуп саналат. Бул эмпирикалык моделдерин куруу үчүн зарыл болгон, алардын ортосундагы өз ара байланыш маанисине негизделген кокусунан кесүү режими параметрлерине техникалык изилдөөлөрдүн кокусунан жыйынтыгы боюнча статистикалык көз карандылыгын аныктоо үчүн регрессиялык талдоо жүргүзүү ыкмалары берилген.

Keywords in Kyrgyz:

регрессия; техникалык изилдөө; бургулоо; кесүү режими; эмпирикалык моделдер

REGRESSION ANALYSIS OF TECHNICAL RESEARCH TO BUILD EMPIRICAL MODELS
Ragrin N.A., Dyikanbaeva U.M., Kurganova D.M.
Abstract in English:

One of the tasks of regression analysis is to determine the regression coefficients of statistical dependencies of random variables. Engineering study planning operates with such concepts as non-random input parameters of the cutting mode and random output - the results of the study. Therefore, the development of methods for regression analysis of technical studies on the influence of non-random cutting mode parameters on random research results is an urgent problem. The article presents methods of regression analysis to determine the statistical dependencies of random results of technical studies on non-random cutting mode parameters based on the significance of the correlation between them, which is necessary to build empirical models.

Keywords in English:

regression; engineering studies; drilling; cutting conditions; empirical models

Copy the output according to GOST
Ragrin N.A. REGRESSION ANALYSIS OF TECHNICAL RESEARCH TO BUILD EMPIRICAL MODELS / N.A. Ragrin, U.M. Dyikanbaeva, D.M. Kurganova // Herald of KRSU. 2023. T. 23. No 4. S. 94- 100.