Cтраница 2
Где выборочная функция F s / s 2 соответствует f - распределению Фишера с fi tii - 1 и / 2 2 - 1 степенями свободы. [16]
Тогда, если DX Dy, то отношение Dx / Dy имеет распределение Фишера с п - 1 и П2 - 1 степенями свободы. [17]
Критерий Фишера F ( flt / 2, p0) теоретически рассчитывают на основании функции распределения Фишера, которой характеризуется случайная величина sj / sj, и представляют в специальных таблицах. [18]
Распределение / ( F p, ( N - - &)) называется часто распределением Фишера с р степенями свободы в числителе и ( N - k) степенями свободы знаменателя. [19]
Удобно записать эту гипотезу в виде ai / a2 - l и применить для ее проверки распределение Фишера. [20]
Это соотношение в предположении того, что систематическая ошибка приближения отсутствует, имеет F - распределение ( распределение Фишера) с числом степеней свободы v Ipv - 1, V - п - IPV. Очевидно, что чем больше (4.2.26), тем более точно описывает уравнение регрессии зависимости откликов от независимых переменных. В идеальном случае величина Fv равна бесконечности. В практических случаях величина Fv изменяется в некоторых пределах. Это обстоятельство может быть использовано при решении вопроса о применимости уравнений (4.2.25) для управления объектом. [21]
При проверке равенства дисперсий двух групп Н0: 02 а используется отношение оценок дисперсий SyS, которое имеет распределение Фишера с щ - 1, п2 - 1 степенями свободы. [22]
Используемый здесь метод проверки гипотезы равенства дисперсий в двух генеральных совокупностях по независимым выборкам основан на знании функции распределения Фишера. Поэтому для получения значимых оценок необходимо в память ЭЦВМ ввести таблицу критических точек этого распределения. [23]
Для сравнения дисперсии используется критерий Фишера, согласно которому, если отношение 0г I о 2 Fy ( где Fr - квантиль распределения Фишера при выбранном уровне значимости ( 1 - у)), то отличие признается незначительным, т.е. считается, что остаточная сумма квадратов Si образована только за счет случайных погрешностей измерения и любое увеличение точности модели входной координаты неспособно уменьшить эту дисперсию. [24]
Для этого F - отношение максимальной ( 5 ах) к минимальной) дисперсии из рассматриваемого ряда дисперсий ( FS2TiSLJ) сравнивают с 95 % - ной точкой распределения Фишера F табл), которую находят по табл. 10 при числе степеней свободы соответствующем числу степеней свободы максимальной дисперсии, и / 2 - минимальной дисперсии. [25]
Пусть имеем две выборки объемом nL и п, для которых определены оценки параметров распределения: Х; S Xz, 82 - Для проверки гипотезы о равнорассеянности наблюдений применяется распределение Фишера. [26]
Критерий, который позволяет на заданном уровне значимости ( обычно выбирают р 0 05, или р 0 01) определить, является ли различие двух дисперсий случайным или значимым, носит название F-критерия и основан на распределении Фишера. [27]
Критерий, который позволяет на заданном уровне значимости ( обычно выбирают р - 0 05, или р 0 01) определить, яв ляется ли различие двух дисперсий случайным или значимым, носит название F-критерия и основан на распределении Фишера. [28]
Для проверки гипотезы о равнорассеянности наблюдений используется распределение, которое получается следующим образом: если и и v две независимые случайные величины, подчиняющиеся / распределениям с kt и / г2 степенями свободы соответственно, то их отношение Fhlk kzUJkiV имеет / - - распределение Фишера с ki и &2 степенями свободы. [29]
Прц расчате наблюдаемого значения критерия в числитель всегда ставится большая из дисперсий ( обычно ею бывает дисперсия аппроксимации), поэтому наблюдаемое значение критерия всегда больше единицы. В связи с этим, хотя и критическая область распределения Фишера является двусторонней, сравнивать f J / ic первым критическим значением не нужно. [30]