Изучаемый признак

Cтраница 1

Изучаемые признаки, например Y и X, имеют линейную тенденцию. При этом уравнения множественной регрессии себестоимости добычи нефти и газа, построенные методами коррелирования отклонений от уровней динамических рядов и коррелирования уровней динамических рядов, включая фактор времени, тождественны, так как между отклонениями [ Yx - Y ( t) и [ X - X ( t - ] существует функциональная связь. [1]

Для характеристики изучаемых признаков, кроме средних арифметических и средних гармонических величин, используются и такие средние величины, как мода и медиана. [2]

Величину доли изучаемого признака рассчитывают на основании пробных наблюдений или по данным ранее проведенных наблюдений. [3]

По двум изучаемым признакам зафиксированы существенные различия между странами, а также несоответствие удельного веса членов и активистов партий среди опрошенных. В одних случаях ( Австрия и Германия) население предпочитает членство в партиях, в других ( США и Япония) - работу на партию. Все эти страны относятся к постиндустриальным и демократическим, а политическая культура их населения может быть признана гражданской. Это значит, что возможны существенные расхождения в степени развития отдельных показателей гражданской культуры в различных индустриальных и постиндустриальных странах. То же самое можно сказать и о странах, которые находятся в состоянии перехода к демократии. [4]

Кривые, изображающие плотность вероятности законов распределения. [5]

Для сравнения однородности изучаемых признаков качества или свойств можно применить теорему сложения с учетом рассеяния средних X или привести первичные данные к среднему X, приравненному нулю. [6]

Мода - такое значение изучаемого признака, которое среди всех его значений встречается наиболее часто. Если чаще других встречаются два или более различных значений, такую совокупность данных называют бимодальной или мультимодальной. Если же ни одно из значений не встречается чаще других ( т.е. если все значения встречаются по одному разу или равное количество раз), такая совокупность является безмодальной. [7]

Далее определяем тесноту связи изучаемых признаков. [8]

Варианты оптимизации точности размеров деталей из пластмасс на модели статистического распределения. [9]

При известном законе распределения изучаемого признака ( размера) можно сравнительно просто определить вероятность получения продукции различного качества и решить задачи на оптимум уровня качества. [10]

Допустим, что в качестве изучаемого признака взят, вес детали. [11]

Так как в генеральном факторе все изучаемые признаки взаимосвязаны, его можно назвать фактором общей удовлетворенности, в котором лидируют оценки условий труда. [12]

Сложно составить полный и содержательный список изучаемых признаков и характеристик. [13]

Если рассматривать временной ряд как регрессионную модель изучаемого признака по переменной время, то к нему могут быть применены рассмотренные выше методы анализа. [14]

Варианты рассеяния значений. [15]

Страницы: 1 2 3 4