G-критерий
Cтраница 1
Расчетное значение G-критерия сравнивают с табличным Ga. [1]
В известном отношении G-критерий обобщает ММ-критерий. [2]
Проверка однородности дисперсий в эксперименте производится с помощью G-критерия Кохрена. [3]
Если в каждой выборке производят одинаковое число измерений, то используют G-критерий - Кохрена. [4]
 |
Оптимальные варианты для задачи о проверках, полученные с помощью различных критериев и разных значений характеристических параметров. [5] |
Сравнение вариантов с помощью величин eiT показывает, что способ действия G-критерия является даже более гибким, чем у ММ-кри-терия. [6]
В экспериментальных исследованиях наиболее часто используются следующие специальные критерии ( распределения): - критерий, х2 - кри-терий, F-критерий, G-критерий, т-критерий. [7]
В связи с тем, что объем наблюдений в каждой группе одинаков ( п пц пщ щу 5), то для проверки гипотезы об однородности дисперсий sf ( Y) следует воспользоваться G-критерием Кох-рена. [8]
При широкой возможности субъективных влияний нужно всегда учитывать опасность неконтролируемых умозаключений, воздействующих на результаты решения. Базу для модифицированной обработки обеспечивает G-критерий [ разд. [9]
 |
Влияние концентрации CuSO4 в электролите на выход меди по току ( при 35 С. [10] |
Для этого проверяют статистическую гипотезу о принадлежности результатов измерений двух исследователей одной генеральной совокупности. Сущность проверки состоит в том, что по результатам полученных двух выборок вычисляют значение некоторой контрольной величины / - критерия, F-критерия, G-критерия или др. Затем контрольное значение сравнивают с табличным. Если расчетный критерий меньше табличного, то проверяемую гипотезу принимают. Если же контрольное значение меньше табличного, то гипотезу отвергают. [11]
Этот критерий связан с оценкой уравнения регрессии в целом и смысл его становится более понятным, когда речь идет об интерполяционных ( описательных) задачах. Здесь уже экспериментатор не стремится изучать влияние каждого фактора в отдельности. Для него важно получить минимальную обобщенную дисперсию коэффициентов, что обеспечивает достаточные предсказательные свойства модели внутри области эксперимента. Такие же свойства обеспечиваются и G-критерием. [12]
Страницы: 1