Cтраница 3
Исследование взаимосвязей между факторами показывает, что из всех изучаемых факторов отсутствует причинно-следственная связь между качеством семян, количеством удобрений и механизацией производства. Отсутствует также непосредственная обратная зависимость данных показателей от уровня урожайности культуры. Все остальные факторы прямо или косвенно влияют друг на друга. [31]
Математические методы планирования экспериментов позволяют при одновременном изменении всех изучаемых факторов выбирать оптимальные параметры устройств или процессов, сократить затраты времени и средств. Кроме того, при использовании новой методологии значительно выигрывает качество исследований. Ведь в современных сложных технических устройствах метод изменения факторов по одному по существу не применим. Сложные внутренние связи и большая динамичность реальных технических систем обусловливают одновременное изменение всех основных факторов, оказывающих влияние на работоспособность. [32]
Исследование взаимосвязей между факторами показывает, что из всех изучаемых факторов отсутствует причинно-следственная связь между качеством семян, количеством удобрений и механизацией производства. Отсутствует также непосредственная обратная зависимость данных показателей от уровня урожайности культуры. Все остальные факторы прямо или косвенно влияют друг на друга. [33]
Число испытаний при таком эксперименте равно произведению количеств уровней изучаемых факторов. [34]
Перед проведением множественного регрессионного анализа проводится проверка на нормальность выборок изучаемых факторов. При несоответствий выборочных распределении нормальному закону проводят преобразование данных. [35]
Но может случиться так, что при изменении диапазона варьирования изучаемого фактора или основной ( базовой) точки оценка влияния последнего может измениться. [36]
В ходе анализа выявляются причины и возможные последствия наблюдаемых, изучаемых факторов. [37]
Ингредиентный мониторинг, проводимый с целью определения исходного уровня воздействия изучаемого фактора. [38]
В ходе анализа выявляются причины и возможные последствия наблюдаемых, изучаемых факторов. [39]
Перед проведением множественного регрессионного анализа часто проводится проверка на нормальность выборок изучаемых факторов. [40]
Найденное нами выше / г1 52 2, следовательно, влияние изучаемого фактора ( температуры) нужно считать незначимым. Иными словами, слишком высокий стандарт т0 02 не позволяет считать существенным рост наблюдаемого сопротивления - он вполне может оказаться случайным. [41]
Эмпирическое корреляционное отношение измеряет, какую часть общей колеблемости результативного признака вызывает изучаемый фактор. [42]
Дисперсионный анализ дает возможность ответить на вопрос, влияет или не влияет изучаемый фактор ( факторы) на параметры изделия, но он не позволяет определить ни степень этого влияния, ни характер его. Для решения последних вопросов исследователь может использовать корреляционный и регрессионный анализы. [43]
Эмпирическое корреляционное отношение измеряет, какую часть общей колеблемости результативного признака вызывает изучаемый фактор. [44]
Особенно широко используются ДФЭ, в котором теряется лишь информация о взаимодействиях изучаемых факторов. Это правомерно в тех случаях, когда эффекты взаимодействия заведомо отсутствуют или настолько малы, что их можно не учитывать. Рассмотрим трехфакторный дисперсионный анализ при одинаковом числе уровней п для каждого фактора. [45]