Большая Советская Энциклопедия (РЕ)

Большая Советская Энциклопедия

Р. морфо-физиологический — процесс частичной или полной редукции отдельных органов и систем органов, утративших приспособительное значение. Благодаря морфо-физиологическому Р. происходит освобождение организма от признаков или органов, бывших полезными в прошлом, но в изменившихся условиях жизни ставших бесполезными или даже вредными. Выделяют 3 направления морфо-физиологического Р.: 1) утраченные образования заменяются новыми, более совершенными (например, замещение хорды хрящевым, а затем и костным скелетом в процессе эволюции позвоночных); 2) утрата одних признаков ведёт за собой возникновение новых, более соответствующих новой среде обитания (замена жабер лёгкими при выходе позвоночных животных на сушу; компенсационная замена глаз органами осязания у обитателей пещер); 3) утрата структур и функций без замены новыми (наблюдается, например, при глубоком общем упрощении условий среды в связи с переходом к сидячему образу жизни или

ко внутреннему паразитизму). Первые 2 направления морфо-физиологического Р. приводят к усложнению организации или поддержанию её на прежнем уровне и являются необходимым условием эволюционного прогресса. Третье направление ведёт к общему упрощению организации, т. к. Р. затрагивает не отдельные признаки или органы, а всю организацию индивида. Такое направление эволюции А. Н. Северцов назвал общей дегенерацией, а И. И. Шмальгаузен — катаморфозом.

Лит.: Северцов А. Н., Главные направления эволюционного процесса, 3 изд., [М.], 1967; Шмальгаузен И. И., Проблемы дарвинизма, 2 изд., Л., 1969; Закономерности прогрессивной эволюции, Л., 1972.

К. М. Завадский.

Регресс (обратное движение)

Регре'сс (от лат. regressus — обратное движение), тип развития, для которого характерен переход от высшего к низшему. Содержание Р. составляют процессы деградации, понижения уровня организации, утраты способности к выполнению тех или иных необходимых функций; Р. включает также моменты застоя, возврата к изжившим себя формам и структурам. По своей направленности Р. противоположен прогрессу. Между ними существует сложная многосторонняя связь; с одной стороны, отдельные регрессивные изменения могут происходить в рамках общего прогрессивного развития системы; с другой — при нарастании регрессивных изменений системы в целом отдельные её составляющие могут сохранять прогрессивное направление развития.

В общественном развитии возможность Р. заложена в самой противоречивой сущности исторического процесса. В. И. Ленин подчёркивал, что «история идет зигзагами и кружными путями» (Полное собрание соч., 5 изд., т. 36, с. 82). Реакционные классы и силы могут на какое-то время возобладать над прогрессивными силами (периоды реакции, рост фашизма). Однако эти регрессивные явления представляют собой лишь продукт разложения отживших социальных форм, на смену которым уже явились новые, вобравшие в себя всё прочное и ценное, что было у их предшественников. Разложение данного явления не прерывает процесса развития в рамках более общей системы и даже является одной из его необходимых предпосылок.

Лит. см. при ст. Прогресс.

И. С. Кон, Л. Серебряков.

Регрессивная эрозия

Регресси'вная эро'зия, пятящаяся эрозия, отступающая эрозия, размыв текущей водой горных пород, приводящий к углублению (врезанию и удлинению) русла водотока от устья в сторону истока. См. также Эрозия.

Регрессивное залегание

Регресси'вное залега'ние (геологическое), залегание слоев осадочных пород, образующееся в обстановке регрессии моря. Характеризуется сменой в разрезах (снизу вверх) тонких обломочных пород (глин) всё более крупнозернистыми породами (алевритами, песками, галечниками) и уменьшением площади, занимаемой породами морского происхождения. Характер залегания слоев используется для восстановления геологической истории древних морских бассейнов и истории вертикальных движений земной коры. См. также Трансгрессивное залегание.

Регрессионный анализ

Регрессио'нный ана'лиз, раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным (см. Регрессия). Цель Р. а. состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии, и проверке статистических гипотез о регрессии. При изучении связи между двумя величинами по результатам наблюдений (x₁, y₁), ..., (x_n, y_n)

в соответствии с теорией регрессии предполагается, что одна из них Y имеет некоторое распределение вероятностей при фиксированном значении х другой, так что

Е(Y "i х) = g(x, b) и D(Y "i х) = s²h²(x),

где b обозначает совокупность неизвестных параметров, определяющих функцию g(х), a h(x) есть известная функция х (в частности, тождественно равная 1). Выбор модели регрессии определяется предположениями о форме зависимости g(х, b) от х и b. Наиболее естественной с точки зрения единого метода оценки неизвестных параметров b является модель регрессии, линейная относительно b:

g(x, b) = b_{g(x) + ... + bkgk(x).}

Относительно значений переменной х возможны различные предположения в зависимости от характера наблюдений и целей анализа. Для установления связи между величинами в эксперименте используется модель, основанная на упрощённых, но правдоподобных допущениях: величина х является контролируемой величиной, значения которой заранее задаются при планировании эксперимента, а наблюдаемые значения у представимы в виде

y_i = g(x_i, b) + e_i, i = 1, ..., k,

где величины e_i  характеризуют ошибки, независимые при различных измерениях и одинаково распределённые с нулевым средним и постоянной дисперсией s². Случай неконтролируемой переменной х отличается тем, что результаты наблюдений (x_i, y_i), ..., (x_n, y_n) представляют собой выборку из некоторой двумерной совокупности. И в том, и в другом случае Р. а. производится одним и тем же способом, однако интерпретация результатов существенно различается (если обе исследуемые величины случайны, то связь между ними изучается методами корреляционного анализа).

Предварительное представление о форме графика зависимости g(x) от х можно получить по расположению на диаграмме рассеяния (называемой также корреляционным полем, если обе переменные случайные) точек (x_i,

(x_i)), где

(x_i) — средние арифметические тех значений у, которые соответствуют фиксированному значению x_i. Например, если расположение этих точек близко к прямолинейному, то допустимо использовать в качестве приближения линейную регрессию. Стандартный метод оценки линии регрессии основан на использовании полиномиальной модели (m ³ 1)