Незначимость - коэффициент
Cтраница 1
Незначимость коэффициентов Ь при факторе Х3 указывает на незначительное влияние добавки водяного пара на выход этилена. Поэтому в последующих сериях опытов фактор Х3 был стабилизирован на среднем уровне. [1]
Незначимость коэффициента при логарифме начальной концентрации уксусной кислоты и значения коэффициентов при логарифмах начальных концентраций пропилена и катализатора в кинетическом уравнении в натуральном виде указывает на то, что реакция имеет нулевой порядок по уксусной кислоте и первый порядок по пропилену и катализатору. [2]
Незначимость коэффициентов регрессии при всех факторах в уравнении Y говорит о стационарности процесса, оцениваемого по выходу этилена, для принятых условий. [3]
Рудобашта [19] показал незначимость коэффициентов регрессии при параметрах, характеризующих внешние условия обтекания высушиваемого материала - скорости газа и концентрации в нем пара. [4]
Из этого можно ( делать вывод о незначимости коэффициента а ( с достоверностью в 95 %), который может считаться равным нулю. [5]
Если t: tT, нулевая гипотеза о незначимости коэффициента bj принимается и член уравнения регрессии, включающий этот коэффициент, исключается из математической модели. Если же tt t r, полагают, что данный коэффициент значимо ( неслучайно) отличается от нуля и его следует сохранить в регрессионной модели. [6]
Если раз-новть превосходит ошибку опыта, то гипотеза о незначимости коэффициентов при квадратичных членах не может быть принята. Однако надо учесть, что сумма может быть незначима и при значимых квадратичных эффектах, если они имеют разные знаки. [7]
Кроме того, следует иметь в виду, что с увеличением порядка эффекта взаимодействия возрастает вероятность незначимости коэффициента регрессии Ь; при этом эффекте. [8]
Если это условие не выполняется, коэффициент считается незначимым, что может быть связано с отсутствием влияния фактора на функцию отклика, плохой воспроизводимостью опытов, при которой все различия отклика нивелируются погрешностью наблюдений, а также малым интервалом варьирования фактора. Если есть уверенность, что незначимость коэффициента связана с отсутствием влияния данного фактора на функцию отклика, его исключают из уравнения регрессии. [9]
 |
Схема проверки адекватно-сти одиофакторной регрессионной мо-цели. [10] |
Это обстоятельство позволяет упростить уравнение регрессии без проведения дополнительных расчетов. При этом надо учитывать, что незначимость коэффициентов может быть следствием больших ошибок опытов или неудачного выбора интервала варьирования ( обычно слишком узкого), что необходимо проверить перед принятием решения. [11]
Сочетание возможных действий с различными экспериментальными ситуациями приводит к десяткам тысяч возможных решений. Поэтому обсуждаются только типичные решения. Ситуации различаются по адекватности и неадекватности модели, значимости и незначимости коэффициентов регрессии, положению оптимума. [12]
Величина - критерия для уровня значимости 0 05 и числа степеней свободы, с которыми определялась sf, равна 2 306 ( гл. Абсолютные величины коэффициентов регрессии больше доверительного интервала, гипотеза о незначимости коэффициентов регрессии отвергается. [13]
 |
Принятие решений в задаче построения интерполяционной формулы. линейная модель неадекватна. [14] |
Все остальные способы построения интерполяционной формулы связаны с необходимостью проведения новых опытов. Используются все те же приемы, что и при устранении незначимости коэффициентов регрессии ( стр. [15]
Страницы: 1 2