Cтраница 1
Проверка среднего значения сводится к проверке различия между двумя дисперсиями sf и s, следовательно, к задаче дисперсионного анализа. Иногда можно проверить разность между сколь угодно многими средними значениями. Для проверки этой гипотезы пользуются простым дисперсионным анализом. Если принимается нуль-гипотеза [ F sl / s F ( Р, / 4, / 2) ], то между средними значениями нет значимой разницы и проверка на этом заканчивается. Если нуль-гипотеза не принимается [ F s ls F ( Р, / 1, / 2) ], то дополнительно проводят попарную проверку средних значений серий при помощи критерия Дункана. [1]
Если проверку средних значений заменить проверкой сумм результатов измерений, то, несмотря на снижение наглядности, значительно уменьшается работа, а также ошибки расчета. [2]
С помощью проверки средних значений решается вопрос о том, принадлежат ли две различные выборки одной генеральной совокупности. Возможны два вида гипотез о средних значениях. [3]
В следующем пункте увидим, что такие весовые функции легко могут быть построены для случая проверки среднего значения нормального распределения с неизвестной дисперсией. [4]
Так как приемочный контроль промышленной продукции является, возможно, одним из самых важных приложений задачи о проверке среднего значения биномиального распределения, в дальнейшем будем использовать терминологию, принятую в приемочном контроле. Это, конечно, не означает, что методика проверки неприменима также хорошо к другим случаям. В терминах приемочного контроля наша задача может быть сформулирована следующим образом: необходимо найти подходящий план выборочного контроля ( методики проверки) для принятия решения о том, должна ли контролируемая партия быть принята или забракована. [5]
Покажем, например, что такая весовая функция г ( 6) легко может быть найдена для случая проверки средних значений нормально распределенных случайных величин с известной дисперсией. [6]
В ряде случаев в качестве нулевой гипотезы выдвигается предположение о равенстве каких-либо характеристик сравниваемых выборок, например, средних значений. Проверку средних значений называют проверкой однородности ряда средних. [7]
В ряде случаев в качестве нулевой гипотезы выдвигается предположение о равенстве каких-либо характеристик сравниваемых выборок, например средних значений. Проверку средних значений называют проверкой однородности ряда средних. [8]
Вторую и последующие ( М - 1) - е строки матрицы образуют простой перестановкой индексов. В последней УИ-й строке записывают индексы только нижнего уровня. Оценка каждого планирования основана главным образом на проверке средних значений по г-критерию. Для этого по результатам опыта рассчитывают среднюю квадратичную ошибку. Соответствующий пример рассмотрен ниже. [9]
Вторую и последующие ( М - 1) - е строки матрицы образуют простой перестановкой индексов. В последней Л1 - Й строке записывают индексы только нижнего уровня. Оценка каждого планирования основана главным образом на проверке средних значений по - критерию. Для этого по результатам опыта рассчитывают среднюю квадратичную ошибку. Соответствующий пример рассмотрен ниже. [10]
В первую строку матрицы планирования всегда вписывают М / 2 раза. Вторую и последующие ( М - 1) - е строки матрицы образуют простой перестановкой индексов. Оценка каждого планирования основана главным образом на проверке средних значений по / - критерию. Для этого по результатам опыта рассчитывают среднюю квадратичную ошибку. Соответствующий пример рассмотрен ниже. [11]
Проверка среднего значения сводится к проверке различия между двумя дисперсиями sf и s, следовательно, к задаче дисперсионного анализа. Иногда можно проверить разность между сколь угодно многими средними значениями. Для проверки этой гипотезы пользуются простым дисперсионным анализом. Если принимается нуль-гипотеза [ F sl / s F ( Р, / 4, / 2) ], то между средними значениями нет значимой разницы и проверка на этом заканчивается. Если нуль-гипотеза не принимается [ F s ls F ( Р, / 1, / 2) ], то дополнительно проводят попарную проверку средних значений серий при помощи критерия Дункана. [12]