Остальной коэффициент - регрессия
Cтраница 1
Остальные коэффициенты регрессии освобождены от влияния источников неоднородности. [1]
Все остальные коэффициенты регрессии определяются независимо, поэтому при таком планировании влияние временного дрейфа исключается. [2]
Аналогично проверяется значимость остальных коэффициентов регрессии. [3]
Следовательно, изменение порядка полинома или опускание в нем хотя бы части членов приводит к изменению численного значения всех остальных коэффициентов регрессии. Такая неопределенность в оценке коэффициентов регрессии крайне затрудняет их физическую интерпретацию. В этом случае уравнение регрессии приходится рассматривать как интерполяционную формулу, пригодную лишь для оценки некоторого промежуточного значения по результатам остальных ( N) значений Уъ У2 Уы - При таком использовании уравнения регрессии перераспределение численных значений для коэффициентов регрессии, связанное с изменением порядка приближения, не будет вызывать каких-либо недоумений. [4]
Определено, что коэффициент 88j 0 0316 является незначимым, так как он меньше доверительного интервала. Остальные коэффициенты регрессии к коэффициенты взаимодействия значимы. [5]
Если предположить, что ( Зцз близок к нулю, то значимость Ь12з говорит о значимости межблокового эффекта 06 отображающего временной дрейф. Все остальные коэффициенты регрессии определяются независимо, поэтому при таком планировании влияние временного дрейфа исключается. [6]
Если предположить, что 3123 близок к нулю, то значимость Ь123 говорит о значимости межблокового эффекта 3б, отображающего временной дрейф. Все остальные коэффициенты регрессии определяются независимо, поэтому при таком планировании влияние временного дрейфа исключается. [7]
Если предположить, что Р123 близок к нулю, то значимость 6123 говорит о значимости межблокового эффекта рб, отображающего временной дрейф. Все остальные коэффициенты регрессии определяются независимо, поэтому при таком планировании влияние временного дрейфа исключается. [8]
 |
Схема опытов для контурно-графического анализа, предложенная П. Берчем [ IMAGE ] Схема расположения опытов, предложенная В. Клейманом. [9] |
Коэффициент bj считается значимым, если выполняется условие bt Sbjt. Аналогично проверяется значимость остальных коэффициентов регрессии. Проверка адекватности уравнения регрессии осуществляется с помощью критерия Фишера, как и в случае полного факторного эксперимента. [10]
Подобное уравнение в математической статистике называется уравнением регрессии умех по х, х2, и, чтобы найти коэффициенты регрессии Ь0, b, Ь2, b, b 2, Ь22, обычно используют метод наименьших квадратов, сводящийся к решению системы уравнений со многими неизвестными. Число уравнений растет с увеличением числа независимых переменных и степени многочлена, используемого для приближенного представления функции. Кроме того, изменение порядка многочлена или изъятие из него хотя бы части членов приводит к изменению численного значения всех остальных коэффициентов регрессии. Для случая двух независимых переменных, даже если ограничиться членами не выше 2-го порядка, метод наименьших квадратов приводит к решению системы из шести уравнений с шестью неизвестными. [11]
Страницы: 1