Cтраница 1
Фактическое значение критерия меньше критического, т.е. t г ад, следовательно, гипотеза Яо принимается, т.е. полученные данные не противоречат гипотезе об одинаковом уровне усвоения учебного материала студентами обеих групп. [1]
Если фактическое значение критерия х2 меньше табличного, то отклонения между эмпирическими и теоретическими частотами являются случайными, несущественными, и можно сделать вывод о том, что теоретическое распределение хорошо воспроизводит эмпирическое, и наоборот, если фактическое значение больше табличного, то отклонения являются существенными и эмпирический ряд распределения не подчиняется закону нормального распределения. [2]
Если фактическое значение критерия Дарбина - Уотсона меньше критического значения для заданного уровня значимости, то ноль-гипотеза об отсутствии коинтеграции не отклоняется. [3]
Если найденное фактическое значение критерия А ф меньше соответствующей табличной величины при данном п, то проверяемый результат наблюдения является корректным с точки зрения требований алгоритма обработки статистической информации. В противном случае при необходимости устранения максимального значения выборки требуется пересчитать Q и Ь для проведения последующей статистической обработки. [4]
Если фактическое значение критерия Стьюдента ( 1ф) больше 2 5 ( табличного его значения tm), коэффициент корреляции, вычисленный по уравнению, считается достоверным. [5]
Котн - фактическое значение критерия; Kmin, Ктах - минимальное и максимальное значения отметок шкал соответственно. [6]
По данным проведенных наблюдений вычисляют фактическое значение критерия проверки К и сравнивают с критическим значением. [7]
Если испытуемая гипотеза Н0: ц а, то фактическое значение критерия представляет отношение оцениваемой разности к средней возможной ошибке выборочной средней. [8]
Если испытуемая гипотеза / / 0: ц а, то фактическое значение критерия представляет отношение оцениваемой разности к средней возможной ошибке выборочной средней. [9]
Результаты расчета критерия % по обобщенным опытным данным приведены в табл. 5.8. В большинстве случаев фактические значения критерия х отклонялись от теоретического на 0 05, что дает основание использовать соотношение (5.16) в практических целях. [10]
Другая трудность, характерная для любых процессов принятия решения в вероятностной ситуации, связана с тем, что фактическое значение критерия оптимальности зависит не только от принимаемого решения, но и от того, как в действительности реализуются случайные факторы. [11]
При оценке достоверности моделей авторегрессии следует учитывать специфику тестирования этих моделей на автокорреляцию остатков. При наличии в правой части уравнения регрессии лаговых значений результата и, следовательно, несоблюдении этой предпосылки фактическое значение критерия Дарбина - Уотсона приблизительно равно 2 как при отсутствии, так и при наличии автокорреляции остатков. Происходит это по следующей причине. [12]
Второй вариант предполагает ориентацию на один критерий. В качестве его может либо выбираться один из стандартных показателей, имеющих вполне понятную экономическую интерпретацию ( например, один из коэффициентов ликвидности, коэффициент обеспеченности процентов и т.п.), либо этот критерий разрабатывается в виде некоторого искусственного показателя, обобщающего частные критерии. Для этого обобщенного критерия устанавливается пороговое значение, с которым и делается сравнение фактического значения критерия, рассчитанного для потенциального заемщика. Основная трудность в реализации этого подхода заключается в способе конструирования обобщенного показателя. Чаще всего он представляет собой линейную комбинацию частных критериев, каждый из которых включается в обобщающий показатель с некоторым весовым коэффициентом. [13]
Второй вариант предполагает ориентацию на один критерий. В качестве его может либо выбираться один из стандартных показателей, имеющих вполне понятную экономическую интерпретацию ( например, один из коэффициентов ликвидности, коэффициент обеспеченности процентов и т.п.), либо этот критерий разрабатывается в виде некоторого искусственного показателя, обобщающего частные критерии. Для этого обобщенного критерия устанавливается пороговое значение, с которым и делается сравнение фактического значения критерия, рассчитанного для потенциального заемщика. Основная трудность реализации этого подхода заключается в способе конструирования обобщенного показателя. Чаще всего он представляет собой линейную комбинацию частных критериев, каждый из которых включается в обобщающий показатель с некоторым весовым коэффициентом. [14]