Наличие - грубая ошибка
Cтраница 1
Наличие грубых ошибок усложняет задачу оценки параметра я. Обычно доля наблюдений, в к-рых PJ Ь 0, бывает невелика, а математич. [1]
Наличие грубых ошибок оцениваем по Q-критерию. [2]
Для проверки гипотезы о наличии грубой ошибки вычисляют арифметическое среднее и среднюю квадратичную ошибку из полученных измерений, не включая подозрительно выделяющегося значения. [3]
Перед статистической обработкой результатов анализа оцениваем наличие грубых ошибок по Q-критерию. Предполагаем, что значения 14 25 и 14 58 являются результатами грубой ошибки. [4]
Если Q Qp, , то наличие грубой ошибки доказано. [5]
ОД % - ную границу, то наличие грубых ошибок у 31-го исследователя было бы доказано, но так как эта граница равна 7 15, то Fal ее не превышает. [6]
Арбитраж анализирует поступающие от каждой группы исполнителей материалы и при наличии грубых ошибок в расчетах возвращает их на доработку, как правило, не раскрывая существа ошибки. При возникновении спорных вопросов между предприятиями и министерством принимает соответствующие решения. Анализирует объяснительные записки, действия участников и при необходимости может принимать на себя функции министра или планово-экономического управления министерства. [7]
Данные моделирования, приведенные в предыдущем параграфе, показывают, что наличие грубых ошибок существенно снижает точность косвенного эксперимента. [9]
 |
Влияние формы характеристики вентилятора.| Влияние герметичности сети. [10] |
Однако из графика видно, что неточность расчета сети может повлиять на производительность вентилятора только при наличии грубых ошибок. [11]
Равноточность измерений в узком смысле понимается как одинаковость меры точности всех результатов измерений. Наличие грубых ошибок означает нарушение равноточности ( как в широком, так - и в узком смысле) для нек-рых отдельных измерений. [12]
Формула (11.61) справедлива лишь при нормальном распределении случайной величины у. При наличии грубых ошибок опыта распределение у отклоняется от нормального, что противоречит предпосылкам 1 и 2 ( см. § 11.4), положенным в основу регрессионного анализа. [13]
При этом проверяются наличие грубых ошибок при задании формата данных, правильность и удобочитаемость названия исследования и имен переменных, полнота введенного материала и отсутствие лишних данных, а также попадание численных значений переменных или их кодов в предусмотренный диапазон. Просмотр расположенных по столбцам переменных позволяет обычно сразу же выделить грубые ошибки. [14]
Если вычисления ведутся с округлениями, то допускается отклонение левой части равенства ( 12) от нуля в пределах погрешностей округлений. Наличие большого отклонения свидетельствует о наличии грубой ошибки в вычислениях. [15]
Страницы: 1 2