Оценка - значимость - коэффициент
Cтраница 1
Оценка значимости коэффициентов по методике [ 3 J показала, что о вероятностью и 96 все коэффициента в уравнении ( I) статически значимы. [1]
Оценка значимости коэффициентов по методике / - 3 / показала, что с вероятностью 0 95 все коэффициенты уравнения ( 2) статистически значимы. [2]
Оценка значимости коэффициентов регрессии позволяет решить вопрос о дальнейших действиях. Основные случаи, которые при этом могут возникнуть, указаны в следующей таблице. [3]
Оценка значимости коэффициента ранговой корреляции состоит в том, чтобы, зная коэффициент связи между признаками X и У для выборки из п объектов, сделать заключение о наличии такой связи между признаками X и У для генеральной совокупности, к которой относятся п ранжируемых объектов. [4]
Оценки значимости коэффициентов согласия W при g 7 производятся с использованием распределения Фишера. [5]
Оценка значимости коэффициентов чистой регрессии по / - критерию Стьюдента может быть проведена и без расчета частных F-критериев. [6]
 |
Матрица корреляционных полей взаимосвязи климатических факторов. [7] |
Оценка значимости коэффициентов парной корреляции по критерию Стьюдента показала, что все факторы, кроме доли дней с осадками, имеют существенную линейную корреляционную связь с температурой воздуха. [8]
Оценка значимости коэффициентов чистой регрессии по / - критерию Стьюдента может быть проведена и без расчета частных F - критериев. [9]
При оценке значимости коэффициентов регрессии bj принимается нулевая гипотеза о том, что bj О, / 1ЛГВ) и осуществляется проверка, отличаются ли статистически значимо оценки коэффициентов Ь; от нуля. [10]
При оценке значимости коэффициентов ранговой корреляции для согласованности мнений двух экспертов, ранжирующих п объектов, необходимо оценить значимость полученного результата. [11]
Чтобы провести оценку значимости коэффициентов в уравнении (5.2), нужно определить дисперсию воспроизводимости расчетного эксперимента. [12]
Приведенные ниже способы оценки значимости коэффициента корреляции гк в тех случаях, когда выборка взята не из нормальной совокупности, менее надежны. [13]
Регрессионный анализ полученного уравнения сводится к оценке значимости коэффициентов и проверке адекватности уравнения регрессии. [14]
Далее проводится последовательный регрессионный анализ [24] для оценки значимости коэффициентов регрессионного уравнения, или иначе, оценки вклада каждого фактора и их сочетаний. Для этого необходимо определить значение показателя достоверности влияния F, представляющего отношение систематической вариации, связанной с данным фактором или сочетаниями факторов, к случайной вариации. Вычисленное по экспериментальным данным значение F считают существенным, если оно равно соответствующим табличным или превышает их. [15]
Страницы: 1 2 3