Cтраница 1
Наличие промахов может быть установлено также с помощью Q-критерия. [1]
При наличии промахов причины их долины Сыть проанализированы. [2]
Проверяем отсчеты на наличие промахов. [3]
Надежность заключений о наличии промаха при этом соответственно уменьшится; во многих случаях она, однако, может оставаться достаточной. [4]
Для исключения абсурдных решений, получаемых МНК вследствие неоднородности статистики, наличия промахов или других причин неустойчивости, в последние годы интенсивно разрабатываются [44, 47] так называемые робастные ( термин робастность введен в статистику Дж. При обнаружении неустойчивости программа автоматически переходит в режим итераций, а при расхождении итераций сообщает об этом оператору. [5]
Подобный результат лишен физического смысла и свидетельствует или о несовместимости полученных значений с представлением о стационарном состоянии, или о наличии промаха. Ответить на вопрос, какое из двух значений является промахом, математическая статистика не может. [6]
Как видно из табл. 5.2, для полной выборки среднее х отличается от всех остальных оценок, которые совпадают, а для сокращенной выборки все оценки совпадают. Поскольку проверка наличия промаха довольно трудоемка и зависит от предположения о виде распределения и выбора уровня значимости, то предпочтительно использование одной из устойчивых оценок. Для определенности далее примем результат Q 1 1264 В, соответствующий медиане. [7]
В условиях, когда еще нет данных о виде распределения и нет возможности выбрать наиболее эффективную оценку согласно кривым рис. 4 - 2, а, рационально вычислить все пять оценок ( Хм, Хс, Хр, Xo s, X) и за оценку центра Хц для дальнейших вычислений принять оценку Х, занявшую медианное положение в их вариационном ряду. Достоинство такой оценки состоит в том, что она полностью защищена от наличия промахов и поэтому не требует их предварительного удаления. [8]
Влияние промахов, присутствующих в экспериментальных данных, также полностью определяется свойствами оценок центра распределения, положенных в основу используемых экспресс-методов. Так, оценка центра распределения в виде центра размаха исключительно чувствительна к наличию промахов. Поэтому при использовании метода контура промахи должны исключаться из исходных данных предварительно, как это и было сделано на рис. 6 - 2, в, Оценка же центра в виде медианы нечувствительна к промахам. Поэтому при использовании метода медианных центров удаления промахов производить не требуется. [9]
Картины, подобные рис. 6 - 11 или 7 - 3, могут возникнуть как вследствие каких-либо устранимых ошибок ( например, наличия промахов), так и в результате диффузности самих исходных экспериментальных данных. Но ими невозможно воспользоваться при многофакторном эксперименте, пока он не приведен к виду y f ( y) с использованием сколь угодно плохой модели. Поэтому использование назначенной волевым образом модели позволяет решить этот вопрос путем построения на ее основе графика y f ( y) ( рис. 6 - 14 6 или 7 - 3) и удаления промахов из выбранной полосы. [10]
Картины, подобные рис. 6 - 11 или 7 - 3, могут возникнуть как вследствие каких-либо устранимых ошибок ( например, наличия промахов), так и в результате диффузиости самих исходных экспериментальных данных. Но ими невозможно воспользоваться при миогофак-торном эксперименте, пока он не приведен к виду y f ( y) с использованием сколь угодно плохой модели. Поэтому использование назначенной волевым образом модели позволяет решить этот вопрос путем построения на ее основе графика y f ( y) ( рис. 6 - 14 6 или 7 - 3) и удаления промахов из выбранной полосы. [11]
Как уже указывалось выше, при статистической обработке полученных результатов измерений необходимо убедиться в том, что в рассматриваемом ряду измерений отсутствуют результаты, содержащие промахи. Эта задача решается статистическими методами, основанными на том, что распределение, к которому относится рассматриваемая группа измерений, в первом приближении можно считать нормальным. Проверка выборки на наличие промахов проводится при числе измерений п 3, так как при п 2 невозможно определить, какая из двух величин измерений содержит промах. [12]
В условиях, когда еще нет данных о виде распределения и нет возможности выбрать наиболее эффективную оценку согласно кривым рис. 4 - 2, а, рационально вычислить все пять оценок ( Хн, Хс, Xf, 0 5, X) и за оценку центра Хц. Достоинство такой оценки состоит в том, что она полностью защищена от наличия промахов и поэтому не требует их предварительного удаления. [13]