hüperboolne mudel. 1. Log-log mudel - logaritmime kõiki tunnuseid, saame log-log mudeli (logaritmimata tunnused on väga asümmeetrilised, logaritmitud tunnused on asümmeetrilisemad) Log-log mudeli kordaja tõlgendus näide: Log-log mudeli kordaja näitab, mitu % muutub Y, kui X suureneb 1%. See on elastsuskordaja. Lineaarse mudeli puhul on piirkalduvus konstantne. Log-log mudeli puhul on elastsuskordaja konstantne! 2. Log-lin mudel - logaritmitakse ainult sõltuvat tunnust (Y). Lineariseeritud mudel : ln y=b+rt, kus parameeter r on kasvumäär ja sõltumatu tunnus t on aeg. Sõltuva tunnuse logaritmimine teisendab eksponentsiaalse kõvera lineaarseks. 3. Lin-log mudel - logaritmitakse ainult sõltumatut tunnust (X). lin log mudel: y=b+a*ln_x+u 4. Hüperboolne mudel - y= b+a(1/x)+u KOKKUVÕTVALT: 30. Mitmese lineaarse regressioonmudeli parameetrite tõlgendamine. Mitmene lineaarne regressioonmudel
reaktsioonid lagundavad produkte või tagavad lähteainete (substraatide) kõrge kontsentratsiooni. Aktiivne transport: ATP hüdrolüüsi energia arvel (DG<0) pumbatakse ioone vastu nende gradiendile (DG>0). ATP süntees: Spontaanse H+ voo (DG<0) energia arvel sünteesitakse ATP (DG>0) - mitokonder. Vabaenergia muutus (G) määrab ära reaktsiooni toimumise võimaliku suuna, aga ei ütle midagi reaktsiooni tegeliku toimumise kohta. * Miks logaritmitakse konstantide väärtusi? Tasakaalukonstandi logaritm on lineaarses sõltuvuses interaktsiooni energiast. Energiad on aditiivsed ning me saame arvutada erinevate ensüümi või substraadi üksikute osade energeetilised panused ning teha neist järeldusi protsessi olemuse kohta. Aktiveeritud vaheoleku teooria. Ensüümide struktuur. · Primaarstruktuur valgu järjestus · Sekundaarstruktuur - peptiidahela konformatsioon või organiseeritus (kõrvalahelate paiknemist arvestamata)
Elastsuskoefitsent Majandusprotsessi uurimiseks on vaja võrrelda omavahel üksteisest sõltuvaid suurusi, mida mõõdetakse erinevate mõõtühikutega. Selliseks suuruseks, mis ei sõltu võrreldavate suuruste mõõtühikutest, on protsentides mõõdetav elastsus. Astmefunktsioon Astmefunktsioon Y=a0*Xa1*e ei ole lineaarne muutujate suhtes. Regressioonimudeli parameetrite hindamiseks kasutatakse lineariseerimist (võrrandi mõlemad pooled logaritmitakse) lnY=lna0+a1lnX Nüüd on mudel lineaarne parameetrite suhtes ja lineaarne ka muutujate Y ja X logaritmide suhtes. Log-log või log-lineaarne mudel Kui astmefunktsiooni mudel on teisendatud logaritmilisele kujule lnY=c0+a1*lnX+e siis nim sellist mudelit log-log mudeliks, kuna nii sõltuv kui sõltumatu muutuja on logaritmitud kujul. Ning log-lineaarseks mudeliks, kuna sellises mudelis on muutujad logaritmitud kujul, mudel on aga parameetrite suhtes lineaarne.
annaabi.ee 
