Внутригрупповая дисперсия

Cтраница 1

Внутригрупповая дисперсия ( б - 2) отражает случайную вариацию, происходящую под влиянием остальных факторов и независящую от признака-фактора, положенного в основание группировки. [1]

Внутригрупповая дисперсия показывает вариацию дебитов внутри групп под воздействием некоторых факторов. [2]

Одновременно внутригрупповая дисперсия ( VI) должна быть минимизирована для уменьшения расстояний между объектами группы и центром тяжести. Эти две операции эквиваленты, но как правило, для вычисления дискриминантных факторов используют первую из них. [3]

Как определяются внутригрупповые дисперсии, средняя из внутригруп-повых дисперсий, их формулы. [4]

Действительно, при таком критерии можно добиться хорошего отнесения исходных объектов, хотя расчетные дискриминантные факторы и будут неудовлетворительны из-за малой мощности дискриминации и высокой остаточной внутригрупповой дисперсии. [5]

Для дисперсии комплекса число степеней свободы равно числу значений варьирующего признака без одного: ky n - 1; для факториальной дисперсии число степеней свободы равно числу групп без одного kx - r - 1; для случайной дисперсии число степеней свободы равно числу значений результативного признака без числа групп kz nx - г. Для определения достоверности влияния фактора группировки находят отношение дисперсий, исчисленных на - одну степень свободы - межгрупповой дисперсии к внутригрупповой дисперсии. [6]

При этом межгрупповая дисперсия характеризует точность регрессии и поэтому часто называется дисперсией регрессии. Внутригрупповая дисперсия характеризует неустранимое рассеяние Y относительно регрессии и потому часто называется дисперсией остаточной. [7]

Ряд значений признака для изделия приводит к появлению внутригрупповой дисперсии. [8]

Дискриминантный фактор.| Координаты соединений на дискриминантной оси. [9]

Это легко проанализировать в терминах - у-эффектов, являющихся следствием С-2-замещения. Все различающиеся соединения в наборе данных отклика хорошо классифицируются, поскольку две группы составлены с малой внутригрупповой дисперсией. Это проверено расчетными координатами объектов ( табл. 5.13), которые весьма близки к центру группы. Более того, не происходит перекрывания двух совокупностей точек. [10]

Несмотря на то, что методы формирования выборочной совокупности при механическом отборе отличаются от собственно случайного, задачи выборочного наблюдения решаются по одним и тем же математическим формулам. Объясняется это тем, что поскольку при механическом отборе совокупность расчленяется на группы по нейтральному признаку в отношении изучаемого признака, то средняя из внутригрупповых дисперсий ( а2) совпадает с общей дисперсией, которой пользуются при собственно случайном отборе для решения задач выборочного наблюдения и от которой зависит необходимый объем выборки. Так как при механическом отборе каждая группа представлена только одной едиг ницей, то невозможно определить ст2 по данным выборочной совокупности. Учитывая, что для статистической практики большее значение имеет механический отбор, рассмотрим, как решаются задачи выборочного наблюдения при таком отборе. Приведенные в предыдущем параграфе формулы правильны, для схемы повторной выборки. Рассмотрим их применение исходя из следующих условий. [11]

Главные причины снижения точности оценок кроются в неоднородности, выборочных данных и в искажениях, допускаемых при отборе информации. КС поступаю данные о суммарной наработке и времени простоя агрегатов по различным причинам без указа ния - характеристик рассеяния данных внутри групп. Проверка однородности получаемой выборки при неизвестных значениях дисперсии наработки и простоев для каждой КС невозможна. Некоторое представление о внутригрупповой дисперсии можно получить, используя гипотезу об экспоненциальном распределении в и в, при которой среднеквадратиче-ские отклонения о, & вв приравниваются средней наработке на агрегат и среднему времени простоя. [12]

Страницы: 1