Проверка - нормальность - распределение
Cтраница 1
Проверка нормальности распределения согласно критерию х2 сводится к следующему. [1]
 |
Гистограмма распределения диаметров образцов при различных объемах выборки. [2] |
Во всех остальных случаях проверка нормальности распределения необходима. [3]
Существуют различные статистические методы проверки нормальности распределения. [4]
При некотором навыке бывает достаточно ограничиться этим способом проверки нормальности распределения. По-видимому, последовательность приемов должна быть такова: проверка нормальности с помощью нормальной бумаги; затем, при плохом согласии с нормальным законом - проверка статистической однородности и лишь затем ( в случае наличия однородности) подбор других семейств распределений. [5]
Задача проверки гипотез решается с применением распределения t; для проверки нормальности распределения предлагается способ, основанный на использовании вероятностной бумаги; рассмотрено распределение SF и получено выражение для его плотности. [6]
Наконец, в последней группе можно объединить некоторые различные по характеру задачи о проверке нормальности распределения, определения резко выделяющихся результатов, определения значений вероятности для альтернативных генеральных совокупностей. Все указанные виды гипотез объединяет общность логической схемы, на которой они строятся и которую можно описать так. [7]
Данная программа включает определение числовых характеристик одномерных рядов распределения; исключение аномальных наблюдений; проверку нормальности распределения и определения теоретической функции вместе с проверкой ее согласованности с эмпирической функцией распределения по критерию; множественный и парный корреляционный и регрессионный анализы. [8]
Тем не менее, хотя нормальное распределение и является самым распространенным среди иных других, проверка нормальности распределения результатов и случайных ошибок - непременное условие полноценной аттестации аналитических методик. Аналитик-исследователь, предлагающий новую методику количественного определения, обязан аттестовать ее, указав на то, в какой мере характер ( распределения случайных ошибок данной методики близок к нормальному распределению. [9]
Тем не менее, хотя нормальное распределение и является самым распространенным среди иных других, проверка нормальности распределения результатов и случайных погрешностей - непременное условие полноценной аттестации аналитических методик. Аналитик-исследователь, предлагающий новую методику количественного определения, обязан аттестовать ее, указав на то, в какой мере характер распределения случайных погрешностей данной методики близок к нормальному распределению. [10]
Тем не менее, хотя нормальное распределение и является самым распространенным среди иных других, проверка нормальности распределения результатов и случайных ошибок - непременное условие полноценной аттестации аналитических методик. Аналитик-исследователь, предлагающий новую методику количественного определения, обязан аттестовать ее, указав на то, в какой мере характер распределения случайных ошибок данной методики близок к нормальному распределению. [11]
Тем не, менее, хотя нормальное распределение и является самым распространенным среди иных других, проверка нормальности распределения результатов и случайных погрешностей - непременное условие полноценной аттестации аналитических методик. Аналитик-исследователь, предлагающий новую методику количественного определения, обязан аттестовать ее, указав на то, в какой мере характер распределения случайных погрешностей данной методики близок к нормальному распределению. [12]
Для статистических методов построения эмпирических зависимостей очень важно, чтобы результаты наблюдений подчинялись нормальному закону распределения, поэтому проверка нормальности распределения - основное содержание предварительной обработки результатов наблюдений. [13]
Для статистических методов построения эмпирических зависимостей очень важно, чтобы результаты наблюдений подчинялись нормальному закону распределения, поэтому проверка нормальности распределения - основное содержание предварительной обработки результатов наблюдений. [14]
Для проверки случайности и независимости наблюдений используется, например, непараметрический критерий серий. Для проверки нормальности распределения результатов в группах ( интервалах) наблюдений в зависимости от числа наблюдений в группе используются х2 - критерий ( Пирсона) или значения характеристик асимметрии и эксцесса распределений. [15]
Страницы: 1 2