Cтраница 1
Значение F-статистики меньше F0) OB ( 22; 21) и f0ll ( 22; 21), следовательно, различие между значениями дисперсии S2 ( 7) и S2 ( Г2) несущественно и изменения в условиях обслуживания машин незначительны. [1]
Как видно, низкое значение F-статистики и соответствующее высокое значение вероятности позволяет принять гипотезу о гомоскедастичности. [2]
В первом случае для вычисления F-статистики используются дисперсии 51Д ( У) и 5ош ( У), которые вычисляются как средние квадраты. [3]
На практике, однако, она применяется реже, чем более простая F-статистика. [4]
Наиболее распространенной является оценка качества модели по внутренним критериям - F-статистике, коэффициенту детерминации и другим. Эти меры качества определяются по той же выборке, по которой оцениваются параметры регрессионной модели, и являются внутренними критериями. [5]
Для этого, в соответствии с моделью, в каждой полосе частот вычисляются F-статистики, характеризующие влияние факторов L, Г, их взаимодействия, и сравниваются с критическим уровнем значимости. На основании расчетных данных определяются области наибольшего влияния факторов. [6]
В случае, когда дисперсия неизвестна, нужно построить 52-оценку для дисперсии, затем образовать F-статистику и проверить гипотезу по F-критерию. При этом числитель / - отношения можно вычислить без обращения ковариационной матрицы. [7]
Результаты дисперсионного анализа. [8] |
Их удобно интерпретировать по графикам зависимостей F / ff), Fr ( f) и FL rff) на рис. 1, где FL, Fr, FixF - численныэ значения F-статистик, характеризующих влияние факторов L, Г и их t заимодействия. [9]
Результаты дисперсионного анализа. [10] |
Из графиков ( см. рис. 1) следует, что частотная область ( 1200: 2400) Гц наиболее информативна с точки зрения определения локальных притоков и расхода газа. Значения F-статистик в этой полосе максимальны и превышают критический уровен 5 значимости. [11]
Для проверки статистической значимости коэффициентов модели могут использоваться различные статистики, например критерий Фишера. На основе F-статистики можно удостовериться, что влияние некоторой переменной значительно превосходит влияние другой переменной. [12]