Оценка - различие
Cтраница 2
Фотометрическое измерение заключается в оценке различий в интенсивности двух потоков излучений: падающего / 0 на испытуемый объем и прошедшего / г через этот объект. [16]
Точный метод Фишера применяется для оценки различий в любых двух выборках. При этом составляется общий упорядоченный ряд и находится его середина. В каждой половине ряда определяется число членов, относящихся к первой и второй выборкам. Далее эти числа сравниваются между собой. Если различия в сравниваемых числах велики, можно сделать вывод о том, что выборки относятся к двум разным классам. [17]
Поскольку в основу методики положена оценка различия между расчетными S2P и экспериментальными 52Э дисперсиями, значимость которого устанавливается на основании F-критерия ( критерия Фишера), требовалось прежде всего подтверждение эффективности применения F-критерия. В этой связи представлялось необходимым предварительно оценить нормальность распределения случайных погрешностей каждого датчика набора и сочетания датчиков. [18]
Фиктивные переменные широко используются для оценки сезонных различий в потреблении. [19]
Следовательно, результаты визуальной и приборной оценок различий в интенсивности окраски пятен согласуются между собой с большим запасом надежности. [20]
 |
Значения ординат кривых сложения цветов в системе XYZ МКО при источнике D №.| Координаты цветности стандартных источников света. [21] |
Система XYZ МКО не может использоваться для оценки различий между цветами. Для этой цели нужна равноконт-растная система. [22]
 |
Кривые, изображающие плотность вероятности законов распределения. [23] |
Для некоторых технологических задач, например, оценки различия между двумя выборками, можно не прибегать к законам распределения, а применять критерии так называемой непараметрической статистики; эти критерии, однако, не позволяют оценить точность по сравнению с заданной. [24]
За операцией определения различия должна следовать операция оценки различия, которая позволяет установить степень различия или сходства между фактическим выходом и его моделью. [25]
Вторым элементом действия обратной связи является операция оценки различия между выходом и критерием, находящимся в модели выхода. Оценка различия направлена на понимание того смысла, который содержится в информации различия. Смысл выясняется установлением отношения между тем, что уже понятно, и критерием, находящимся в модели выхода. Поскольку два или более объектов, рассматриваемых с двух или более сторон, могут находиться в большом количестве отношений, процесс нахождения смысла может быть итеративным. [26]
Кроме сравнения средних значений концентрации известны статистические методы оценки различий между экспериментальной и генеральной ( ожидаемой биномиальной) дисперсией. Для такого сравнения используют критерий х2 ( хи-квадрат), позволяющий оценить, является ли различие между критериями значимым или оно носит случайный характер. К сожалению, такой расчет слишком сложен, поэтому на практике используют более простой, хотя и менее надежный способ оценки качества смешения. Он сводится к расчету индексов смешения, представляющих собой отношения представительных статистических параметров проб ( таких, как дисперсия и среднее значение концентрации) к соответствующим параметрам биномиального распределения. [27]
СВЕТЛОТА, безразмерная величина, используемая для количеств, оценки различия между зрительными ( световыми) ощущениями, вызываемыми 2 смежными одноцветными поверхностями. [28]
 |
Стандартные значения критерия / ( критерий Стьюдента. [29] |
Величину наименьшей существенной разности ( НСР) используют при оценке различий между любой парой вариантов. Когда разность больше НСР, она признается существенной, если меньше или равна, несущественной. В табл. 96 представлены урожаи и отклонения от контроля, полученные в нашем опыте. [30]
Страницы: 1 2 3 4