Применение - метод - наименьший квадрат
Cтраница 1
Применение метода наименьших квадратов становится особенно простым, если искомая эмпирическая формула представляет собой линейную функцию. [1]
Применение метода наименьших квадратов непосредственно к уравнению (4.58) приводит к весьма сложным выкладкам. [2]
Применение метода наименьших квадратов объясняется неизбежным наличием случайных ошибок в результатах опыта. [3]
Применение метода наименьших квадратов в задачах корреляционного и регрессионного анализа рассмотрено в гл. [4]
 |
Зависимость состава сополимера от состава моно. [5] |
Применение метода наименьших квадратов позволяет наряду с г1 и г2 объективно охарактеризовать погрешности их определения. [6]
Применение метода наименьших квадратов подразумевает, что ошибки измерения каждого из у следуют нормальному распределению, среднее значение которого равно нулю. [7]
Применение метода наименьших квадратов с модифицированной моделью ( 25.3 - 11) позволяет получить несмещенные оценки. [8]
Применение метода наименьших квадратов позволяет определить оптимальные значения коэффициентов у заданной аппроксимирующей функции. Выбор вида функции зависит от характера аппроксимируемой зависимости и определяется в каждом конкретном случае особо. [9]
Применение метода наименьших квадратов для материала с гексагональной решеткой иллюстрируется табл. 10, в которой приведены результаты определения а0 и с0 для GeCL на Си-излучении. [10]
Применение метода наименьших квадратов позволило вывести уравнение номограммы; номограмма, построенная на его основе, позволяет определить фактическое значение общего содержания катионов ( солесо-держание) X по данным полноты Н - обмена Хг и по данным суммарного содержания катионов Са2 и Mg2, определяемым трилонометрическим методом в исходных растворах. [11]
 |
Разброс экспериментальных данных относительно истинной кривой. [12] |
Рассмотрим применение метода наименьших квадратов для построения градуировочного графика. [13]
Рассмотрим применение метода наименьших квадратов для построения прямолинейного градуировочного графика. [14]
Рассмотрим применение метода наименьших квадратов для частного случая, широко используемого на практике. [15]
Страницы: 1 2 3 4