Расчет - дисперсия
Cтраница 1
Расчет дисперсии и стандартного отклонения ( V и SD соответственно) может оказаться трудным для большинства людей, не знакомых со статистикой. Чтобы найти М, надо просто взять среднее абсолютное значение разности самой величины и ее среднего значения. [1]
Расчет дисперсии может оказаться довольно сложным. Более легким способом является расчет среднего абсолютного отклонения, которое следует умножить на 1 25 для получения стандартного отклонения. Если возвести это значение в квадрат, мы получим оценку дисперсии. [2]
Расчет дисперсии можно значительно упростить, если применить способ моментов. Им удобно пользоваться, когда значения признака заданы в виде рядов распределения с равными интервалами. [3]
Расчет дисперсии между аппаратами осложняется, если размеры партий ( столбцов) неодинаковы. [4]
Расчеты дисперсии по формулам (10.30) и (10.27) показывают, что во многих случаях модифицированное марковское приближение дает достаточную для большинства практических целей точность. [5]
Расчет дисперсии системы со связками получается наиболее точным, если вычислять входную проводимость пространства взаимодействия эквивалентным статическим методом. Вычисления при этом, однако, значительно усложняются, так как при малых замедлениях величина CK ( q) существенно отличается от статической и зависит не только от q, но и от Я. В частности, как можно показать, величина CK ( cp) стремится к бесконечности при замедлении пХу / 2яс1, стремящемся к некоторой величине га0, близкой к единице. [6]
Расчеты дисперсии ряда ( а2) показали, что наименьшее значение среднего квадрата отклонения переменной ( у) от ее среднего значения ( у х) имеет гиперболическая связь между рассматриваемыми нами величинами потребления отраслью керосина и ее валовой продукции. Так, о при гиперболе составляет 0 0942, при прямой линии - 1 4018, при показательной логарифмической функции - 62 82 и при параболе - свыше тысячи. [7]
Расчет дисперсии четырехступенчатых систем аналогичен описанному выше расчету двух - и трехступенчатых систем. Поэтому расчетные формулы для них приводим без вывода. [8]
Расчет дисперсии предсказанного значения параметра оптимизации в случае уравнений регрессии, полученных по пассивным планам, - задача крайне трудная вследствие сложности ковариационной матрицы и неравномерности распределения дисперсии в факторном пространстве. Эта задача существенно упрощается при использовании ротатабельных планов. [9]
Рассмотрим расчет дисперсии методом многопроводных линий на примерах конкретных замедляющих систем. [10]
Однако расчет дисперсий невозможен до тех пор, пока не будет найдена s2, являющаяся оценкой а2 - погрешностей условных уравнений. [11]
Для расчета дисперсии а у необходимо иметь спектральные плотности отдельных случайных величин. [12]
Результаты расчета дисперсии этим методом вполне согласуются с расчетом методом векторного потенциала. Преимущество этого-метода в том, что он дает возможность находить распределенные параметры и проводить анализ на основе теории длинных линий. [13]
 |
Сравнение результатов измерений ( х х х и расчета в приближении одной волны ( / и с помощью эквивалентной схемы ( 2 для систем типа. [14] |
Результаты расчета дисперсии одного из диафрагмированных волноводов при различных отношениях gja приведены на рис. VII. С уменьшением внутреннего радиуса диа-фрагм а длина волны Як увеличивается. [15]
Страницы: 1 2 3 4