Значимость - коэффициент - регрессия
Cтраница 2
Гипотеза о значимости коэффициентов регрессии проверяется следующим образом. Рассчитывают дисперсию коэффициента регрессии. [16]
Вновь проверяем значимость коэффициентов регрессии. [17]
Затем проверялась значимость коэффициентов регрессии, для чега находились значения - критерия, которые сравнивались с табличным значением - критерия при 5 % - ном уровне значимости. [18]
Одновременно определена значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента. [19]
Как определяется значимость коэффициентов регрессии модели. [20]
При оценке значимости коэффициентов регрессии bj принимается нулевая гипотеза о том, что bj О, / 1ЛГВ) и осуществляется проверка, отличаются ли статистически значимо оценки коэффициентов Ь; от нуля. [21]
Статистическая оценка значимости коэффициентов регрессии имеет своей целью исключить из математической модели второстепенные факторы, оказывающие незначительное влияние на функцию отклика. Здесь используется критерий Стьюдента. [22]
 |
Планирование эксперимента и результаты опытов. [23] |
Для установления значимости коэффициентов регрессии по сравнению с ошибкой эксперимента была вычислена s2y 1 39 из четьь рех параллельных определений в условиях нулевого опыта. [24]
Дисперсия воспроизводимости и значимость коэффициентов регрессии были определены так же, как и в предыдущем примере. [25]
Статистические гипотезы о значимости коэффициентов регрессии, воспроизводимости эксперимента и адекватности построений модели функции отклика проверяются с помощью критериев Стьюдента, Кохрена и Фишера, описанных выше. [26]
Далее необходима проверка значимости коэффициентов регрессии. [27]
 |
Структурная схема обработки результатов МФИН на ЭВМ. [28] |
Существует несколько признаков значимости коэффициентов регрессии. [29]
Применим способ последовательной оценки значимости коэффициентов регрессии, объединяемых в группы. [30]
Страницы: 1 2 3 4